智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的行人運(yùn)動分析研究.pdf

1、智能視頻監(jiān)控是計算機(jī)視覺領(lǐng)域的一個前沿研究方向，它綜合利用圖像處理、模式識別、人工智能等技術(shù)對監(jiān)控系統(tǒng)采集到的視頻圖像序列進(jìn)行處理和分析，智能化地理解視頻內(nèi)容并做出處理，被廣泛應(yīng)用于交通管理、安全監(jiān)控、醫(yī)療診斷及人機(jī)交互相關(guān)的多種客戶服務(wù)之中。近十年來，由于國際安全形勢出現(xiàn)了新的局面，利用智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)，從視頻圖像序列中檢測、跟蹤行人并分析人和人群行為的工作正成為學(xué)術(shù)研究中的熱點(diǎn)。
　　 視頻監(jiān)控的場景經(jīng)常是復(fù)雜多樣且動態(tài)變化

2、的，人在運(yùn)動時會發(fā)生多種姿態(tài)和狀態(tài)上的改變，在運(yùn)動過程中還會有攝像機(jī)的運(yùn)動和人體尺寸隨著距離遠(yuǎn)近的縮放，這些都給運(yùn)動目標(biāo)分割、行人識別和跟蹤帶了很多挑戰(zhàn)。因此研究適用于復(fù)雜動態(tài)場景的運(yùn)動目標(biāo)分割算法，快速準(zhǔn)確分類行人目標(biāo)的方法，準(zhǔn)確跟蹤行人的技術(shù)以及檢測人群異常事件的辦法，具有深刻的理論意義和廣泛的實用價值。
　　 本文在深入理解計算機(jī)視覺相關(guān)原理和當(dāng)前研究成果的基礎(chǔ)上，分析提煉了行人運(yùn)動分析的流程，提出了運(yùn)動目標(biāo)分割、行人分類

3、識別、行人目標(biāo)跟蹤和人群異常事件檢測的幾種算法，主要的創(chuàng)新點(diǎn)包括：
　　 1)針對傳統(tǒng)的目標(biāo)分割方法所建立的單層背景模型難以全面適應(yīng)監(jiān)控視頻圖像中的多種動態(tài)背景變化的問題，提出了一種雙層背景建模的運(yùn)動目標(biāo)分割算法。分別建立了像素亮度的碼本模型，區(qū)域紋理的中心對稱局部二值模式直方圖模型，維護(hù)雙層模型并進(jìn)行運(yùn)動目標(biāo)的分割。該算法能較好處理背景干擾、光照變化和訓(xùn)練圖片中背景與前景混亂干擾的復(fù)雜情況，而且處理速度能夠達(dá)到實時性的要求。<

4、br>　　 2)提出了一種改進(jìn)的梯度方向直方圖(Histogram of Oriented Gradients，HOG)行人分類算法。采用先進(jìn)行運(yùn)動分割，再對分割出的運(yùn)動區(qū)域進(jìn)行分類的行人檢測策略，大幅度縮減了傳統(tǒng)人體檢測算法進(jìn)行滑動窗口搜索帶來的龐大計算量；使用基于積分圖計算的特征提取算法，加速了HOG算法的處理速度。本算法可成功應(yīng)用于復(fù)雜背景的行人分類識別，在保持原HOG算法檢測準(zhǔn)確率的前提下，提高了檢測的速度。
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5、)提出了一種融合HOG檢測的粒子濾波行人跟蹤方法。通過顏色直方圖建立動態(tài)觀測模型，在粒子濾波框架下利用HOG行人檢測實現(xiàn)采樣修正。這種算法在動態(tài)背景下實現(xiàn)了對行人目標(biāo)的跟蹤，且跟蹤誤差小于傳統(tǒng)粒子濾波算法；對于傳統(tǒng)跟蹤方法不能順利處理的攝像機(jī)運(yùn)動且目標(biāo)尺寸隨距離遠(yuǎn)近發(fā)生變化的情況也能進(jìn)行跟蹤。
　　 4)提出了一種基于群特征高斯混合建模的人群異常事件檢測方法。提取人群圖像特征點(diǎn)，建立人群特征混合高斯模型并自適應(yīng)更新，通過當(dāng)前特征