基于數(shù)學(xué)圖像處理的出入口人數(shù)計(jì)數(shù)系統(tǒng)研究.pdf

1、實(shí)時(shí)了解商場、車站等公共場所的行人流量信息，可以幫助管理者合理分配服務(wù)資源和安全保障提供科學(xué)依據(jù)，以使得資源得到最大的利用。傳統(tǒng)的人數(shù)統(tǒng)計(jì)方法（如紅外自動(dòng)檢測計(jì)數(shù)、機(jī)械傳動(dòng)式自動(dòng)檢測計(jì)數(shù)、光幕傳感器自動(dòng)計(jì)數(shù)等）在實(shí)際應(yīng)用中都存在各種問題，主要體現(xiàn)在這些方法在人數(shù)統(tǒng)計(jì)時(shí)精度偏低，工作量較大等。為此，研究一種智能化并且精度較高的出入口人數(shù)計(jì)數(shù)方法顯得十分必要。本文在總結(jié)前人研究的基礎(chǔ)上，提出了將圖像處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的一種出入口人數(shù)計(jì)數(shù)方

2、法，并且使用VS2010和OpenCV2.4.4編寫相關(guān)程序。本文所做的研究工作主要包括以下幾點(diǎn):
　　(1)為解決計(jì)數(shù)時(shí)雙人或多人并行所發(fā)生的遮擋情況，本文采用單攝像頭垂直安放的方法來獲取視頻幀。在提取前景圖像時(shí)采用背景減除法，考慮到拍攝場景的復(fù)雜性，利用混合高斯模型建立背景模型，在做背景減除時(shí)，由當(dāng)前幀視頻圖像與背景圖像相減得到前景圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可以有效避免場景改變時(shí)對所提取前景圖像的影響。
　　(2)本文通

3、過提取人體目標(biāo)的長寬比、占空比、圓弧度、傅立葉描述子和半徑表示子來建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器，通過調(diào)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器對行人目標(biāo)進(jìn)行識別并且對單人、雙人并肩以及三人并肩通過出入口的情況進(jìn)行區(qū)分，判斷出同時(shí)經(jīng)過出入口的行人數(shù)目。
　　(3)在行人目標(biāo)的跟蹤部分，考慮到單獨(dú)使用Camshift跟蹤算法時(shí)，在跟蹤過程中行人目標(biāo)出現(xiàn)遮擋時(shí)可能跟蹤掉運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，但是Camshift跟蹤算法可以自動(dòng)調(diào)整跟蹤窗口，對連續(xù)運(yùn)動(dòng)的目標(biāo)具有很好的跟蹤效果。單獨(dú)使