【作者】
童俊艳 ;
【导师】
茅耀斌 ;
【学位授予单位】
南京理工大学 ;
【学科专业名称】
系统工程
【学位年度】
2009
【论文级别】
硕士
【网络出版投稿人】
南京理工大学
【网络出版投稿时间】
2009-10-14
【关键词】
群体分析 ;
运动目标检测 ;
卡尔曼滤波 ;
特征提取 ;
多元线性分析 ;
运动估计 ;
运动历史图像 ;
【英文关键词】
crowd analysis ;
moving object detection ;
Kalman filter ;
feature extraction ;
multivariate linear analysis ;
motion estimation ;
motion history image ;
【中文摘要】
智能化人群监控是智能视频监控研究中的一个重要课题,它作为智能监控中的一项关键技术,在人群管理、公共场所设计、虚拟环境建模、视觉监控、智能环境模拟等方面都有着重要的应用价值。
本文根据人群的稀疏程度,将运动人群分为稀疏人群和密集人群,主要研究了人群的密度估计和运动估计算法,并且设计实现了人群智能监控软件。
针对稀疏人群,采用运动目标检测和跟踪交替进行的方法,对各个目标进行检测和跟踪,实现人数统计。利用非参数模型背景差法检测运动目标,为每个目标建立特征向量,用卡尔曼滤波算法估计运动目标在下一个时刻的位置,用目标关联的方法建立目标在视频序列间的对应关系,从而进行统计分析估计人群大小。
针对密集人群,本文提出了基于特征与回归分析的人群流量估计算法。根据人群大小和一些人群特征之间存在某种函数关系,本文提取前景面积、Harris角点、KLT-特征点、轮廓个数、轮廓周长、轮廓周长面积比、Canny边缘和分形维数共八类特征作为特征集,经过透视和遮挡校正后,用一元线性回归、非线性回归、逐步回归、多元线性回归四种回归方法训练和分析特征和实际人数之间的函数关系,然后利用训练好的函数...
【英文摘要】
Intelligentized crowd surveillance technology is an important research sub-field in intelligent video surveillance system. As a key technology of intelligent surveillance, it is of great value in a large number of applications such as crowd management, public space design, virtual environments simulate, visual surveillance, intelligent environments analysis, etc.
In this paper, moving crowd is divided into two catalogs in terms of sparseness, namely, sparse crowd and dense crowd. The crowd den...
【更新日期】
2009-10-28
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