一種基于AVI視頻的動(dòng)態(tài)人體輪廓檢測(cè)識(shí)別及簡(jiǎn)單動(dòng)作分析研究.pdf

1、伴隨計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的新興與深入研究,其應(yīng)用領(lǐng)域諸如智能監(jiān)控系統(tǒng),虛擬現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)和數(shù)字視頻編碼技術(shù)等得以蓬勃發(fā)展。在信息與科技創(chuàng)新得到鼎力推崇的今天,作為國(guó)家特殊且極為重要的執(zhí)法機(jī)構(gòu),監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)的可靠性與智能性顯得尤為關(guān)鍵。監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)監(jiān)控的主體是犯人,監(jiān)控的場(chǎng)景包括囚犯住室、探視室、集體食堂、重要通道和門禁等。復(fù)雜而特殊的監(jiān)控主體和監(jiān)控場(chǎng)景,對(duì)監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)的功能提出了極為苛刻的要求?；诖?本文從理論和實(shí)踐出發(fā),通過(guò)模擬監(jiān)獄環(huán)境,分別就

2、視頻幀預(yù)處理,邊緣檢測(cè),運(yùn)動(dòng)目標(biāo)提取跟蹤,人體目標(biāo)識(shí)別及個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了探索與研究。主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　 1、視頻幀預(yù)處理技術(shù)比較繁多,針對(duì)監(jiān)獄監(jiān)控環(huán)境的實(shí)際,文章重點(diǎn)完成了以下幾個(gè)處理:彩色視頻幀經(jīng)過(guò)灰度化處理及二值化處理,借此減少大量不必要的像素點(diǎn),從而減少文章工程工作量;通過(guò)視頻幀直方圖均衡化處理,去噪以及銳化處理,完成對(duì)圖像幀的平滑與濾波,為下一步邊緣檢測(cè)做充分準(zhǔn)備。
　　 2、視頻幀邊緣檢測(cè)研究,采

3、用多種邊緣檢測(cè)算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真比較。使用的邊緣檢測(cè)算法包括經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子(梯度檢測(cè)算子、羅伯茨檢測(cè)算子、索貝爾檢測(cè)算子,Prewitt檢測(cè)算子、拉普拉斯檢測(cè)算子和威廉檢測(cè)算子)和現(xiàn)代邊緣檢測(cè)算子(基于BP網(wǎng)絡(luò)的邊緣檢測(cè)算法、Pal.King模糊邊緣檢測(cè)算法和文章改進(jìn)的Pal.King檢測(cè)算法)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,文章改進(jìn)的Pal.King檢測(cè)算法獲取的圖像幀輪廓較為清晰,毛刺較少,效果較好。
　　 3、文章采用鄰域幀差法完成運(yùn)

4、動(dòng)目標(biāo)提取,采用雙次卡爾曼濾波完成運(yùn)動(dòng)目標(biāo)跟蹤。仿真結(jié)果顯示,鄰域幀差法能夠有效提取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)輪廓,雙次卡爾曼濾波相比經(jīng)典卡爾曼濾波,能夠更好地完成目標(biāo)跟蹤,并且對(duì)于目標(biāo)突變等情況具備自適應(yīng)快速收斂性。
　　 4、研究了動(dòng)態(tài)人體目標(biāo)識(shí)別,個(gè)數(shù)統(tǒng)計(jì)及簡(jiǎn)單動(dòng)作分析。在前人的相關(guān)研究論述基礎(chǔ)上,提出了一種綜合算法(基于人體輪廓寬高比和人頭特征的人體識(shí)別,斷面式統(tǒng)計(jì)計(jì)算人體數(shù)),在模擬監(jiān)獄監(jiān)控系統(tǒng)的環(huán)境里,通過(guò)實(shí)驗(yàn)仿真,以及數(shù)據(jù)分析,實(shí)現(xiàn)