基于智能視頻監(jiān)控的人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)設(shè)計(jì).pdf

1、人流量統(tǒng)計(jì)問(wèn)題是當(dāng)前智能監(jiān)控領(lǐng)域的前沿性課題，涉及到諸多學(xué)科和眾多復(fù)雜的問(wèn)題。在智能視頻監(jiān)控下對(duì)人流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)不僅能應(yīng)用在商場(chǎng)超市等商業(yè)領(lǐng)域，還能在安防、交通等方面發(fā)揮重要作用。基于智能視頻監(jiān)控的人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)是利用智能視頻監(jiān)控技術(shù)對(duì)監(jiān)控區(qū)域的人流量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，其核心技術(shù)包括運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、人體目標(biāo)識(shí)別和跟蹤。本文針對(duì)開(kāi)放環(huán)境下的人流量統(tǒng)計(jì)需求，設(shè)計(jì)了基于智能視頻監(jiān)控的人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)，并對(duì)其中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了分析和研究，主要的工作如下:

2、r>　　(1)本文在分析了多種運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法后，通過(guò)對(duì)當(dāng)前主流背景建模算法的評(píng)估和比較，確定了基于ViBe的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法。針對(duì)傳統(tǒng)ViBe算法的不足之處，提出了一種改進(jìn)的算法，通過(guò)對(duì)前景像素點(diǎn)做鬼影判定進(jìn)行二次分類，有效地消除了鬼影并抑制了閃爍點(diǎn)像素噪聲。
　　(2)在人體目標(biāo)識(shí)別和跟蹤方面，以HOG特征作為行人描述特征，結(jié)合改進(jìn)的ViBe算法得到可能運(yùn)動(dòng)區(qū)域的HOG特征值，然后通過(guò)事先訓(xùn)練好的SVM分類器進(jìn)行分類識(shí)別。本文