一個(gè)基于圖像的物流數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的研發(fā).pdf

1、物流數(shù)據(jù)的采集是實(shí)現(xiàn)供應(yīng)鏈物流信息化的基礎(chǔ)。本文基于圖像處理的方法進(jìn)行物流數(shù)據(jù)的采集，將行人作為圖像研究的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、分類和跟蹤的技術(shù)基礎(chǔ)上，結(jié)合目標(biāo)統(tǒng)計(jì)在車站、道路、超市出入口等公共場(chǎng)所的廣泛應(yīng)用需求，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于圖像的物流數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)方面，本文利用背景建模的方法對(duì)監(jiān)控區(qū)域的背景進(jìn)行實(shí)時(shí)更新，采用背景減除與幀間差分相結(jié)合的方法進(jìn)行運(yùn)動(dòng)檢測(cè)，提取出運(yùn)動(dòng)區(qū)域。
　　在運(yùn)動(dòng)目標(biāo)

2、分類方面，本文采用一種簡(jiǎn)化了的目標(biāo)分類方法，選取運(yùn)動(dòng)區(qū)域的高寬比和垂直投影直方圖梯度作為特征對(duì)目標(biāo)進(jìn)行分類，提取出行人目標(biāo)，作為后續(xù)跟蹤統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)。
　　在行人跟蹤研究方面，針對(duì) Camshift算法在目標(biāo)互相遮擋時(shí)易發(fā)生跟蹤丟失的缺陷，采用引入Kalman預(yù)測(cè)和Camshift匹配搜索算法完成跟蹤任務(wù)。
　　最后，在前文研究的基礎(chǔ)上，本文針對(duì)物流數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的應(yīng)用需求，實(shí)現(xiàn)了在實(shí)際環(huán)境下對(duì)人體目標(biāo)的檢測(cè)提取和跟蹤計(jì)數(shù)。實(shí)驗(yàn)