基于计算机视觉的客流量统计算法研究

摘要

随着电子器件的快速发展，以及对公共设施安全管理的迫切需求，在计算机视觉领域，智能视频监控已经变成一个活跃的研究热点。智能视频监控系统的研究成果可以提高传统视频监控系统的自动化程度，对社会经济发展、国防建设、社会治安有重要意义。
　　 客流量自动统计技术是智能视频监控研究中一个重要的研究内容，同时也是拥塞分析等研究热点的基础。客流量自动统计技术的研究内容主要涉及到运动行人目标的检测、识别、跟踪以及运动轨迹分析与理解等方面的内容，本文的主要工作如下:
　　 首先，本文分别介绍了客流量统计技术涉及到的运动目标检测和运动目标跟踪两个核心模块的各种代表性算法，并分析了其优缺点;探讨了适用于客流量统计系统的运动目标检测算法，以及运动目标跟踪算法的实现方案，并按照此方案进行了实验仿真。通过仿真结果分析确定了适合于客流量统计的运动检测与运动跟踪算法。
　　 其次，针对传统的基于计算机视觉的客流量统计技术中存在的缺点，如统计精度较低、实时性较差等。为此，本文提出了一种基于多高斯计数模型的客流量统计方法，通过实验仿真，验证了本算法的有效性。在此基础上，设计并开发了一套基于多高斯计数模型的客流量统计系统软件。
　　 最后，对于楼梯间这种特殊的监控场景，由于其存在严重的透视效应、检测场景较小、行人在场景中所占比例较大等问题，传统的客流量统计算法往往不能很好的实现客流量统计。本文提出了一种基于特征匹配的客流量统计算法，仿真结果表明该算法能够较好的满足实时性以及检测精度的要求。

目录

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摘要

插图清单

第一章 绪论

1．1 课题背景与意义

1．2 国内外研究现状

1．3 本文主要研究内容和组织结构

第二章 运动目标检测算法研究

2．1 运动目标检测

2．1．1 帧间差分法

2．1．2 背景减法

2．1．3 光流法

2．2 目标检测算法性能分析

2．2．1 实时性分析

2．2．2 鲁棒性分析

2．2．3 运动目标检测算法选择

2．3 本章小结

第三章 运动目标跟踪算法研究

3．1 运动目标跟踪

3．1．1 SIFT算法

3．1．2 SURF算法

3．1．3 FAST算法

3．2 特征点检测与匹配

3．2．1 特征点检测

3．2．2 特征点匹配

3．3 目标跟踪算法性能分析

3．3．1 实时性分析

3．3．2 鲁棒性分析

3．3．3 跟踪算法选择

3．4 本章小结

第四章 基于多高斯计数模型的客流量统计算法研究

4．1 多高斯计数模型建立

4．2 基于多高斯计数模型的客流量统计

4．3 客流量统计系统设计

4．3．1 系统界面简介

4．3．2 实验结果分析

4．4 本章小结

第五章 基于特征匹配的客流量统计算法研究

5．1 可行性分析

5．2 基于特征匹配的客流量统计

5．2．1 特征提取

5．2．2 特征匹配与统计

5．3 实验结果

5．4 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 全文总结

6．2 对未来工作的展望

致谢

参考文献

附录 攻硕期间从事科研工作及取得的研究成果