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基于头部特征的行人计数系统

天津工业大学学报 2013年第3期32卷 66-71页

作者：田煜衡肖志涛耿磊方胜宇天津工业大学电子与信息工程学院天津300387

针对室内摄像头垂直布控的场景,建立了一种基于人体头部特征的行人计数系统.系统采用轮廓、颜色信息建立用于目标检测的人头模型,综合模板匹配、状态预测等方法跟踪目标,记录运动轨迹,通过对目标运动轨迹的分析实现行人计数.实验结果表... 详细信息

针对室内摄像头垂直布控的场景,建立了一种基于人体头部特征的行人计数系统.系统采用轮廓、颜色信息建立用于目标检测的人头模型,综合模板匹配、状态预测等方法跟踪目标,记录运动轨迹,通过对目标运动轨迹的分析实现行人计数.实验结果表明:系统可对进入或者离开场景的行人数目进行双向统计,满足实时性要求,平均正确率达95%以上.

关键词：行人计数人头检测模板匹配预测跟踪跟踪修正头部特征

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使用单目摄像头的实时行人计数算法

计算机工程 2009年第23期35卷 204-206页

作者：靳晶万卫兵方涛上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200240

为解决智能视频监控系统通道入口处的行人计数问题,设计在高斯背景建模下的行人检测计数算法。在该算法中,摄像头垂直放置在入口处的门顶上。为了降低计算复杂度,提高计算精度,设置一个感兴趣的检测区域,在该区域中通过对行人的检测及... 详细信息

为解决智能视频监控系统通道入口处的行人计数问题,设计在高斯背景建模下的行人检测计数算法。在该算法中,摄像头垂直放置在入口处的门顶上。为了降低计算复杂度,提高计算精度,设置一个感兴趣的检测区域,在该区域中通过对行人的检测及跟踪进行计数,并采用队列模型处理以提高检测效果。实验结果表明,该算法可以有效地对入口行人进行检测计数。

关键词：单目摄像头行人计数高斯模型

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基于行人计数算法的改进研究

科学技术与工程 2013年第35期21卷 10708-10712,10726页

作者：仝林林梁凤梅太原理工大学信息工程学院太原030024

视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对... 详细信息

视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性。经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。

关键词：混合高斯背景建模 HOG特征行人计数

基于Flow Mosaicking的视频行人计数方法研究

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基于Flow Mosaicking的视频行人计数方法研究

作者：黄奕国中山大学

学位级别：硕士

基于视频的行人计数是计算机视觉的一个热门课题，仅靠摄像机对特定区域的画面捕捉，就可以实现对监控区域进行行人计数。随着社会的发展，越来越多的摄像机在社会上投入使用，一种稳定可靠的行人计数方法可以扩展摄像机的功能和应用范... 详细信息

基于视频的行人计数是计算机视觉的一个热门课题，仅靠摄像机对特定区域的画面捕捉，就可以实现对监控区域进行行人计数。随着社会的发展，越来越多的摄像机在社会上投入使用，一种稳定可靠的行人计数方法可以扩展摄像机的功能和应用范围。因此，许多学者提出了各种各样的方法，然而，由于实际应用场景的复杂性和行人运动的多样性，大大增加了对行人进行计数的难度，这些方法只能在特定场景中表现出让人满意的效果。本文针对在垂直场景下对基于Flow Mosaicking的视频行人计数算法进行研究。采用改进的光流法计算行人经过检测线的速度和方向，并提出一种速度修正算法，经过修正后能够更加准确地反映行人的整体速度和行走信息，再利用行人速度的平均值作为厚度获取运动对象的切片。本文采用ViBe背景模型，结合改进的动态区域采样技术检测图像的前景，降低光照和阴影对切片生成的影响，然后不断累积切片构成运动对象的完整拼图。最后，运用线性回归分析方法，根据拼图的面积和边缘信息决定每一块拼图的行人数目。实验结果表明，本文的方法能够在各种场景中具有较好的实时性和准确性。

关键词：行人计数光流法动态区域采样背景模型回归分析

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基于激光的双向行人计数系统设计与实现

基于激光的双向行人计数系统设计与实现

作者：牛群中山大学

学位级别：硕士

行人计数是一项既有商业价值,又有安全意义的课题:商业地产经营者以计数结果为依据,可以改进经营策略,提高经济效益;依据计数结果,安全管理人员可以及时疏导人流,保障公共安全。已有的行人计数方法中,非接触视频计数方法计数精度高,并... 详细信息

行人计数是一项既有商业价值,又有安全意义的课题:商业地产经营者以计数结果为依据,可以改进经营策略,提高经济效益;依据计数结果,安全管理人员可以及时疏导人流,保障公共安全。已有的行人计数方法中,非接触视频计数方法计数精度高,并且不影响行人的正常行走,因此被广泛应用。但是,现有的视频计数方法容易受到外部因素,如光照变化、阴影、相似颜色背景和遮挡等的影响,导致计数精度下降,影响了实际应用效果。针对于此,本文采用红外激光检测手段,利用行人高度特征,分析时序高度图,进行双向行人计数,有效提高了行人计数的准确性。本系统首先采集一段时间无人的高度数据作为背景;利用背景,从新采集的高度数据中提取检测点的前景高度,经过一段时间的累积,形成时序高度图;然后通过检测点聚类算法,提取行人高度团块;接着,计算高度团块的几何形状特征,利用高斯过程回归方法计算每个团块中的行人数量;最后利用一个大小可变的滑动窗口检测行人的头部,再综合行人头部区域的检测点的投票结果,判断每个行人的进出方向。本文作者分别在室内和室外搭建了实验场地,并在不同光照条件下进行了行人计数实验。实验结果证明了系统的实时性和有效性,系统在行人密集的场景下也获得了良好的计数效果。

关键词：行人计数红外激光高斯过程回归团块分析进出方向判断

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智能监控系统中行人计数方法的研究与实现

智能监控系统中行人计数方法的研究与实现

作者：李姝霖西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着经济的高速发展，大规模赛事和活动的举办，智能视频监控系统中的行人计数功能被广泛应用于安防。本文在运动目标检测、分类和跟踪的基础上实现了这一功能。在运动目标检测方面，本文提出了一种基于自适应背景的运动检测方法，能... 详细信息

随着经济的高速发展，大规模赛事和活动的举办，智能视频监控系统中的行人计数功能被广泛应用于安防。本文在运动目标检测、分类和跟踪的基础上实现了这一功能。在运动目标检测方面，本文提出了一种基于自适应背景的运动检测方法，能够检测和更新背景的变化区域，并根据动态阴影在灰度图像中的特点，对阴影进行检测和抑制，从而提高了运动目标检测的准确性。在运动目标分类方面，本文利用运动目标的高宽比和离散度实现了对目标的有效分类。对于分类好的群体目标，本文基于Canny边缘特征和人数的线性关系，采用曲线拟合方法对其计数，为后续的跟踪打下基础。在运动目标跟踪方面，由于在拥挤人群中很难跟踪独立个体，本文提出了对单人目标和群体目标进行统一特征提取和建模，通过卡尔曼滤波实现对目标的可靠跟踪。实验表明，本文所提出的算法能够满足实时性的需求并且在行人计数方面有较高准确率。

关键词：智能视频监控行人计数运动目标检测阴影抑制

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基于深度学习的复杂场景行人计数方法的研究

基于深度学习的复杂场景行人计数方法的研究

作者：车广富北京邮电大学

学位级别：硕士

行人计数技术因为在智能安防领域具有广泛应用前景而成为计算机视觉领域的研究分支之一,其中所使用的目标检测和目标跟踪技术已经代表了最前沿的研究热点。而实际监控场景包含着光照变化,行人所处背景复杂,以及姿态变化、行人之间的遮... 详细信息

行人计数技术因为在智能安防领域具有广泛应用前景而成为计算机视觉领域的研究分支之一,其中所使用的目标检测和目标跟踪技术已经代表了最前沿的研究热点。而实际监控场景包含着光照变化,行人所处背景复杂,以及姿态变化、行人之间的遮挡和行走方向的任意性,这些都是行人计数必须解决的问题。如今虽有很多行人检测的方法不断提出,但距离实际的应用仍存在很大的差距。本文在充分调研了行人检测和目标跟踪技术的基础上,理清现存技术和方法的不足之处,重点研究了深度神经网络在实际复杂场景下行人计数的方法应用。我们提出了一种基于深度学习检测反馈的跟踪目标矫正的方法,并在此之上,设计和实现出一种高精确低误差的行人计数系统。首先,本文阐述了行人计数的研究背景和国内外的研究现状,同时对涉及的目标检测、跟踪技术作了详细介绍。其次,利用已有的卷积神经网络的目标检测框架方法,提高了行人头肩检测的准确度和针对复杂场景下的适应能力。最后,结合基于KCF (核相关滤波)的目标跟踪方法,实现了对行人目标的多方向、多区域计数。基于上述研究,本文所设计的基于深度学习和多目标跟踪的行人计数系统在多组场景下进行了对比实验,结果表明计数系统具有较高的计数效率,且性能稳定,鲁棒性高,拥有着良好的应用价值。

关键词：深度学习行人检测行人计数多目标跟踪核相关滤波

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基于多特征的行人计数算法研究

基于多特征的行人计数算法研究

作者：蒋维娜中山大学

学位级别：硕士

实时的客流信息能够为许多行业的人员调度、资源分配、经营策略、安全监控等方面提供数据支持。视频客流统计方法可以实时、准确、无干扰地进行人数统计，近年来众多学者对其进行了深入的研究。但是普通摄像头易受光照、环境条件的影响... 详细信息

实时的客流信息能够为许多行业的人员调度、资源分配、经营策略、安全监控等方面提供数据支持。视频客流统计方法可以实时、准确、无干扰地进行人数统计，近年来众多学者对其进行了深入的研究。但是普通摄像头易受光照、环境条件的影响，因此光线较暗、阴影严重、行人密集的场景会严重影响此类算法的准确度。针对于此，本文在算法中引入了深度特征，深度特征在客流统计中的应用具有方便目标区域提取、易于拥塞分割、不受光线变化干扰等优点。文中提出了一种设备成本较低的多特征行人计数方法，在视频客流统计方法基础之上，引入红外发射装置，通过摄像机捕捉红外激光在指定区域形成的光斑图像并融合图像灰度信息，进行精确客流统计。本方法利用无人场景的光斑图像进行背景建模，在场景中划定光斑邻域，获取各区域光斑在图像中的位置;在此基础上提取当前场景与背景模型中对应区域的光斑位置变化，恢复出兴趣区域的相对深度信息，聚合深度发生变化的光斑区域来确定前景团块;并且从前景的相对深度数据中寻找局部极大值所代表的头部区域，从而对行人团块进行有效分割;最终结合红外视频灰度信息使用金字塔LK光流算法完成行人跟踪和人数统计。实验结果表明，本文提出的方法具有较好实时性和较高的准确率，同时算法在行人拥塞场景获得了较为理想的效果。

关键词：行人计数红外检测深度信息团块分割光流跟踪

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密集场景行人计数

密集场景行人计数

作者：张新建上海交通大学

学位级别：硕士

密集场景行人计数不仅具有理论研究价值,而且具有众多的应用前景,比如监控一个区域内的行人流量,统计地铁中的行人密度。密集场景行人计数拥有许多的难点。首先,在密集场景中,行人之间的遮挡非常的严重,行人的部分特征会丢失。其次,由... 详细信息

密集场景行人计数不仅具有理论研究价值,而且具有众多的应用前景,比如监控一个区域内的行人流量,统计地铁中的行人密度。密集场景行人计数拥有许多的难点。首先,在密集场景中,行人之间的遮挡非常的严重,行人的部分特征会丢失。其次,由于监控场景的摄像头分辨率一般不是很高,细节信息会丢失。第三,由于摄像头角度的问题,行人会发生变形。第四,在不同的监控场景中,背景,光线,以及行人的外观会有很大的不同。我们分析了当前图片以及视频中行人计数的各种方法。针对实际应用场景中对于实时性的需求,提出了一个全新的行人计数算法。这个算法利用行人检测和跟踪的算法,估计通过监控区域的行人数量,速度和精度都达到了很高的水平。对于监控摄像头,我们假设它在行人的前上方,以30度-60度的倾角来拍摄,这与大部分商场或公共场所的摄像头设置吻合。同时,由于离摄像头比较远的区域,分辨率低,人之间的遮挡比较严重,离摄像头比较近的区域,人形变比较严重,所以我们选择了离摄像头距离适中的位置进行分析。本文主要做了以下几个方面的工作:1)行人检测,行人检测用于在每一帧中检测出行人,为了达到实时性的要求,我们采用了类Harr小波的特征训练了级联的Adaboost分类器。2)行人跟踪,用于去除在不同的帧当中出现的同一个人的实例,针对行人计数的具体应用场景,我们对行人运动的轨迹做了一些先验假设,从而提高了跟踪的速度。3)对比实验,我们录制了一段地铁通道内行人通过的视频,用于测试和分析我们的方法,实验结果表明我们的系统取得了较高的准确率,而且系统的运行速度达到了实时性的需求。同时,我们还与一个利用低层特征和回归方法的行人计数算法进行对比,准确率高于对方。

关键词：行人计数行人检测行人跟踪视频监控