基于立體視覺的人頭檢測與統(tǒng)計(jì)方法研究.pdf

1、人頭檢測與統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是智能監(jiān)控中重要的研究方向，有著廣泛的應(yīng)用價值。在地鐵站和火車站等重要公共場所，人數(shù)統(tǒng)計(jì)為控制客流提供精確的客流數(shù)據(jù)管理；在公交車和電梯口等區(qū)域，客流量統(tǒng)計(jì)對公共安全防范和交通配置都有著重要的參考價值；對于大型超市和商場等企業(yè)，在人數(shù)統(tǒng)計(jì)的基礎(chǔ)上進(jìn)行相關(guān)商業(yè)分析和數(shù)據(jù)挖掘可以輔助企業(yè)指導(dǎo)市場決策。因此，人數(shù)統(tǒng)計(jì)帶來的社會意義和市場應(yīng)用價值使得其成為當(dāng)前國內(nèi)外智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。
　　本文基于當(dāng)前先進(jìn)的立體

2、視覺技術(shù)來進(jìn)行人頭檢測與統(tǒng)計(jì)方法研究，主要研究了基于雙目立體視覺的被動立體視覺技術(shù)在人頭檢測與統(tǒng)計(jì)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)，然后針對被動立體視覺的局限性結(jié)合當(dāng)前先進(jìn)的主動立體視覺技術(shù)，設(shè)計(jì)了人頭檢測與統(tǒng)計(jì)方法在深度攝像頭上的實(shí)現(xiàn)。
　　在雙目立體視覺人頭檢測與統(tǒng)計(jì)方法研究中，首先進(jìn)行雙目攝像頭的標(biāo)定工作，求出攝像頭的內(nèi)外參數(shù)和校正矩陣。然后利用校正后的圖像進(jìn)行立體匹配獲取視差圖，使用了一種跨尺度變窗口代價聚合的快速立體匹配方法。最后，利用俯視

3、深度圖并結(jié)合人頭距離攝像頭距離最近的特點(diǎn)檢測出人頭。在整個過程中，提出并實(shí)現(xiàn)了一種低復(fù)雜度高精度的立體匹配算法，然后改進(jìn)了一種基于深度圖的人頭檢測和統(tǒng)計(jì)方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于雙目立體視覺的人頭檢測與統(tǒng)計(jì)方法成本低，不僅檢測精度很高，還能適應(yīng)各種復(fù)雜的環(huán)境變化，從而魯棒性較強(qiáng)。
　　在基于深度攝像頭的主動立體視覺方法中，提出一種適用于深度圖的模擬降水分水嶺算法（D-RWS）。首先，修復(fù)深度圖的空洞，并用高斯混合模型的背景建模方法進(jìn)

4、行前景圖像的提取；然后，利用D-RWS算法在深度圖中分割出感興趣的行人頭部區(qū)域（ROI）；最后，基于質(zhì)心歐式距離最短法的原則關(guān)聯(lián)各圖像幀中的相同目標(biāo)，根據(jù)跟蹤的軌跡來統(tǒng)計(jì)。通過仿真和軟件實(shí)現(xiàn)此算法，實(shí)際場景測試表明主動立體視覺的人頭檢測和統(tǒng)計(jì)方法達(dá)到了40幀每秒，實(shí)用性很強(qiáng)，檢測精度和效率高。
　　最后總結(jié)了主動和被動兩種基于立體視覺的方法人頭檢測和統(tǒng)計(jì)方法，兩方法均可解決傳統(tǒng)方法因行人遮擋、光線突變導(dǎo)致的檢測準(zhǔn)確率低的難題。雙目