【摘 要】
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本文的研究主要是面向公共安防领域的视频监控,利用背景模型、运动检测、目标追踪及模式识别等方法来实现客流量统计.该研究在应用层面上,有很大的商业实用价值.在技术层面上
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本文的研究主要是面向公共安防领域的视频监控,利用背景模型、运动检测、目标追踪及模式识别等方法来实现客流量统计.该研究在应用层面上,有很大的商业实用价值.在技术层面上,代表了计算机视觉领域的前沿研究方向。本文是以无漏计低误计为目标,设计具有良好稳定性的行人计数方法.本文首先介绍了智能视频监控和人数统计的研究背景、国内外的研究现状,以及背景建模、机器学习方法和行人特征的相关的知识.然后基于平均帧法背景建模,加入形态学操作,提高了运动检测效果,在此基础上提出了针对中远距离场景的带状扫描算法.该算法在实际场景测试中取得了很好的效果.基于OpenCV和LibSVM,实现了HOG特征的提取、检测算子的计算,进而实现了行人的头肩识别.通过对学习样本的场景适用性的分析,进行重训练,显著提高了检测的准确性.最后,基于目前的研究成果设想了后续的研究方向.
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