【摘 要】
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人流量统计问题是当前智能监控领域的前沿性课题,涉及到诸多学科和众多复杂的问题。在智能视频监控下对人流量进行统计不仅能应用在商场超市等商业领域,还能在安防、交通等方
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人流量统计问题是当前智能监控领域的前沿性课题,涉及到诸多学科和众多复杂的问题。在智能视频监控下对人流量进行统计不仅能应用在商场超市等商业领域,还能在安防、交通等方面发挥重要作用。基于智能视频监控的人流量统计系统是利用智能视频监控技术对监控区域的人流量进行统计,其核心技术包括运动目标检测、人体目标识别和跟踪。本文针对开放环境下的人流量统计需求,设计了基于智能视频监控的人流量统计系统,并对其中的关键技术进行了分析和研究,主要的工作如下:(1)本文在分析了多种运动目标检测算法后,通过对当前主流背景建模算法的评估和比较,确定了基于ViBe的运动目标检测算法。针对传统ViBe算法的不足之处,提出了一种改进的算法,通过对前景像素点做鬼影判定进行二次分类,有效地消除了鬼影并抑制了闪烁点像素噪声。(2)在人体目标识别和跟踪方面,以HOG特征作为行人描述特征,结合改进的ViBe算法得到可能运动区域的HOG特征值,然后通过事先训练好的SVM分类器进行分类识别。本文采用Cam-shift跟踪算法实现对人体目标的跟踪,针对目标被遮挡时出现的无法匹配的现象,结合Kalman滤波器对目标运动轨迹进行预测。(3)基于上述关键技术的研究,本文最终完成了系统软、硬件平台的设计,并开发出客户端界面。系统经过调试和实验,实现了对人流量的准确统计,具有较好的鲁棒性。
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