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基于深度学习的行人追踪与姿态识别算法研究

基于深度学习的行人追踪与姿态识别算法研究

作者：翟蔚浙江科技学院

学位级别：硕士

面向智能交通领域,道路中的目标一直是研究的热点方向。行人是道路交通中的运动主体,也是交通工具的主要服务对象,因此对行人的检测与识别是交通中的重点。随着计算机视觉技术的发展,深度学习在检测和识别方向的应用越来越广泛。在识别... 详细信息

面向智能交通领域,道路中的目标一直是研究的热点方向。行人是道路交通中的运动主体,也是交通工具的主要服务对象,因此对行人的检测与识别是交通中的重点。随着计算机视觉技术的发展,深度学习在检测和识别方向的应用越来越广泛。在识别设备方面,也有新的技术的创新,由原来的单目摄像头发展成多目摄像头,还有新的激光雷达和点云去获取前方的道路信息。本文基于自动驾驶和辅助驾驶车载摄像头获取图像,对行人检测、行人追踪和行人姿态识别进行展开研究:(1)针对自动驾驶和辅助驾驶车载摄像头获取行人图像,存在背景复杂和行人数量多且密集等现象和车载硬件系统相对经济型,本文在检测速度较快的Yolov3-tiny算法上增加扩大感受野模块,有效的提高了检测的精度;将IOU值检测框回归改为增加中心点距离和长宽比的CIOU值检测框回归,起到加快模型收敛和检测框准确定位行人位置信息作用;在算法预测阶段采用将非极大值抑制和加入中心点距离的IOU结合的形式筛选检测结果,避免了暴力剔除检测框现象,算法在行人遮挡和密集场景下得到了显著提升。(2)针对检测算法中存在检测框不稳定和不连续现象,提出在行人检测器的基础上增加行人追踪器,从而弥补检测算法的缺陷。本文采用TBD策略,在改进Yolov3-tiny行人检测器的基础上结合改进的Deep SORT行人追踪器,实现了对行人的实时和准确的定位。主要在Mars数据集上采用轻量化的Shufflenetv2重新训练行人外观特征进行匹配;采用DIOU替换IOU进行目标匹配,最后根据本文的应用场景对追踪器进行调参,实现多目标追踪准确度更高的行人追踪算法。(3)针对检测追踪算法无法对存在危险系数的行人进行识别,提出在行人检测追踪的基础上增加行人姿态识别和行人距离测量,有利于提高自动驾驶和辅助驾驶系统的安全性,对存在危险状态和制动距离内的行人信息产生反馈作用。本文采用轻量化的Lightweight OpenPose算法得到人体关键图,提出根据关键点物理位置、关键点连成的人体检测框长宽比和姿态识别网络这三种方法完成对行人的四个方向和三种状态的姿态识别,最后基于双目摄像头成像原理,提出行人姿态识别和行人测距算法。最终将以上方法部署在嵌入式平台Jetson Nano上,完成算法在移动端的实现。本文中的算法能够对无人驾驶和智能驾驶技术的发展起到积极促进作用,并且实际硬件应用也能推动产业化的发展。

关键词：行人检测行人追踪姿态识别 Jetson Nano 自动驾驶辅助驾驶

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基于深度学习的行人检测与追踪方法研究

基于深度学习的行人检测与追踪方法研究

作者：刘双才黑龙江大学

学位级别：硕士

在科技迅速发展的今天,计算机视觉技术也得到了极大进步,特别是在机器人视觉、智能驾驶、安保等方面,而这些都离不开行人检测和追踪。行人检测顾名思义就是针对图像或者视频中的行人进行检测的一种技术,行人追踪则是对行人进行跟踪并预... 详细信息

在科技迅速发展的今天,计算机视觉技术也得到了极大进步,特别是在机器人视觉、智能驾驶、安保等方面,而这些都离不开行人检测和追踪。行人检测顾名思义就是针对图像或者视频中的行人进行检测的一种技术,行人追踪则是对行人进行跟踪并预测轨迹的一种技术。行人检测和追踪作为计算机视觉的关键技术,却受到了很多条件的约束,特别是环境因素、遮挡问题和较小尺度行人检测等问题,这跟摄像头的拍摄角度和环境因素息息相关,针对以上这些问题,本文提出了几种不同的检测和追踪方法。具体的研究内容如下:（1）为了提高网络对行人可见区域的关注,提出了结合注意力机制的Center Net行人检测方法,Center Net网络抛弃了anchor的使用可以有效地提高检测速度,结合了注意力机制,可以使一些不重要的信息弱化并对行人重要特征进行选择,使其不易丢失,该方法在实验结果上表现良好;（2）为有效提取较小尺度行人目标特征,本文提出一种基于TRBBC-Net的行人检测方法。设计一种TRB基础模块以解决Center Net中单一模块提取不同层次的语义特征能力有限问题,此外本文引入抑制最大值激活函数,通过防止数值爆炸来提高检测器能力;（3）针对追踪行人的关联过程中仅仅关注框的位置等高层信息,实现了一种基于Center Track的行人追踪方法,仅仅输入前一帧的热力图像和行人图像就可以预测下一帧行人的位置,同时不再是进行检测框重叠计算,而是通过行人中心点进行ID（Identity document）关联,提高追踪效果的同时,也减少了大量的计算适合实际场景应用。

关键词：行人检测较小尺度行人 CenterNet 注意力机制行人追踪

基于嵌入式的行人检测、追踪及统计系统的研发

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基于嵌入式的行人检测、追踪及统计系统的研发

作者：叶琦中国科学院大学(中国科学院深圳先进技术研究院)

学位级别：硕士

随着人工智能技术的进步与发展,基于行人的检测、追踪和重识别的算法性能有了进一步的提升,但是算法落地还比较困难。其难点主要有两个:首先,当前深度学习的神经网络模型大多只在服务器上测试性能,模型很难在嵌入式设备上运行。其次,研... 详细信息

随着人工智能技术的进步与发展,基于行人的检测、追踪和重识别的算法性能有了进一步的提升,但是算法落地还比较困难。其难点主要有两个:首先,当前深度学习的神经网络模型大多只在服务器上测试性能,模型很难在嵌入式设备上运行。其次,研究者们只专注于解决单一的问题,例如目标检测和追踪,没有考虑到算法之间的融合,而单独的检测和追踪算法在实际生活中的应用上有很大的局限性。针对以上的存在的问题,本文基于嵌入式设备,对神经网络模型在嵌入式设备上的应用进行了探索。我们选用了在行人检测和追踪上有着优秀表现的轻量级模型,并进行了模型剪枝和量化工作,在保证准确率的前提下,进一步的提升算法的运行速度。另外,基于现实生活中对行人信息统计的迫切需求,本文设计了一套完整的端到端系统,用户无需任何操作即可获取行人的计数信息。最后,我们采用了短时和长时两种方式的行人重识别策略,解决了行人追踪的过程中可能出现的ID切换问题,让系统自动更新行人的数据库ID,保证了行人在数据库中ID的唯一性。我们通过行人的ID数量来进行行人计数,因此也保证了行人计数的准确性。最后的实验的结果也表明深度学习的算法并非无法在嵌入式设备上运行。我们需要让算法在嵌入式设备上最大程度的发挥性能,结合两者的优势,获得真正的实用价值。

关键词：深度学习行人检测行人追踪行人重识别行人统计

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基于计算机视觉的多镜头行人追踪技术分析

自动化应用 2022年第12期 192-196页

作者：谢胜勇林镇源张文辉桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541000

近年来,随着深度学习技术的不断发展,图像分类,目标检测算法被广泛应用到各个领域中。同时,公安部门信息系统民政部全国救助寻亲网发布的数据表明,每年老人以及小孩走失的形势依然严峻。为帮助有关部门以及社会人士寻找走失者,本文结合... 详细信息

近年来,随着深度学习技术的不断发展,图像分类,目标检测算法被广泛应用到各个领域中。同时,公安部门信息系统民政部全国救助寻亲网发布的数据表明,每年老人以及小孩走失的形势依然严峻。为帮助有关部门以及社会人士寻找走失者,本文结合国际先进的深度学习技术,设计一个智能行人追踪的小程序,实时推测老人或小孩的行踪路线,从而实现自动的跨镜头行人追踪。拟采用YOLOv5等目标检测算法搭建网络模型,实现视频内人物位置确认,并给置信度较高的人赋以特定的标定,记录下该人在当前的位置。结合Re-ID行人重识别算法对人物进行进行重识别,从而避免因人流密集导致模型误判,提高寻回失踪人员的几率。

关键词：行人追踪行人重识别算法深度学习

基于嵌入式的行人检测、追踪智能安全防控系统设计

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技术与市场 2022年第9期29卷 19-22页

作者：连俊芳闽南理工学院实践教学中心福建石狮362700

传统安防通常是由安保人员24 h值班,轮流监察,发现异常问题再进行处理的过程。但人难免会因各种因素导致异常情况发生时不能及时采取有效防控措施的情况出现。对深度学习YOLO算法进行改进,结合嵌入式平台体积小、易部署、成本低等特征,... 详细信息

传统安防通常是由安保人员24 h值班,轮流监察,发现异常问题再进行处理的过程。但人难免会因各种因素导致异常情况发生时不能及时采取有效防控措施的情况出现。对深度学习YOLO算法进行改进,结合嵌入式平台体积小、易部署、成本低等特征,设计出了一个基于嵌入式的行人检测、追踪智能安全防控系统。系统包含行人检测、行人追踪、行人重识别、数据库管理、显示界面5个模块,很好地实现了实时监测、精准确定和追踪目标、发现异常情况及时报警的功能,真正达到了智能安全防控的目的。

关键词：行人检测行人追踪行人重识别智能安全防控

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基于2D激光雷达的行人检测和追踪研究

基于2D激光雷达的行人检测和追踪研究

作者：王天玺北京邮电大学

学位级别：硕士

2D激光雷达是一种在移动机器人中广泛安装的距离传感器,经常被用于同时定位和建图、导航和避障任务中。由于2D激光雷达具有宽广的视角和准确的位置感知,近些年来,使用2D激光雷达进行行人检测和行人追踪逐渐成为机器人感知任务中重要研... 详细信息

2D激光雷达是一种在移动机器人中广泛安装的距离传感器,经常被用于同时定位和建图、导航和避障任务中。由于2D激光雷达具有宽广的视角和准确的位置感知,近些年来,使用2D激光雷达进行行人检测和行人追踪逐渐成为机器人感知任务中重要研究方向。人腿检测被广泛的认为是行人检测的首要步骤。然而已有方法忽略雷达点云中不可回避的噪声问题和多尺度特性。这导致点云特征的不可信,从而影响人腿检测的效果。在行人追踪任务中,已有的方法仅使用运动模型来产生行人位置下一时刻的预测值,如:卡尔曼滤波器。然而,这些方法忽略了行人交互对位置的影响。不准确的预测位置容易导致错误的行人关联,从而降低行人追踪的效果。针对上面两个问题,本文对基于2D激光雷达的行人检测和追踪方法进行了研究。首先,在行人检测子任务中,针对点云数据中的异常值,本文设计了简单有效的点云滤波方法。为了解决雷达点云存噪声和特征多尺度特性问题。本文提出了一种多尺度自适应随机森林算法。其中,自适应决策树用于解决点云噪声对分类任务造成的影响,多尺度随机森林结构用于学习特征的多尺度特性。最后将高置信度的人腿带约束地进行关联,求解最小代价的匹配完成行人检测。接着,在行人追踪子任务中,为了解决基于运动模型的行人位置预测不准的问题,本文引入基于社交信息的行人轨迹预测模型,并提出了运动与社交模型融合的行人位置预测方法。该方法能将预测的位置融合成为位置概率图。最后,提出了基于位置概率图和局部栅格地图的行人关联策略完成行人追踪。最后,本文方法在Moving Legs和People Tracking数据集上进行了定量和定性实验,并对实验结果进行了分析和论证。实验结果显示本方法近乎在所有评价指标上取得了有意义的提升。

关键词：自适应决策树人腿检测行人检测运动与社交融合行人追踪

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单目社交距离检测追踪系统的研究与实现

单目社交距离检测追踪系统的研究与实现

作者：冯旭东电子科技大学

学位级别：硕士

在日常生活中保持社交距离有助于保护人们的生命财产安全不受侵害,尤其是在疫情时期,保持一定的社交距离是防止病毒传播的有效途径,然而个体并不习惯自己与其他人之间保持2米以上的距离。因此,能够探测行人间距并向他们发出警告的社交... 详细信息

在日常生活中保持社交距离有助于保护人们的生命财产安全不受侵害,尤其是在疫情时期,保持一定的社交距离是防止病毒传播的有效途径,然而个体并不习惯自己与其他人之间保持2米以上的距离。因此,能够探测行人间距并向他们发出警告的社交距离检测系统可以有效减缓致命疾病的传播。当前,国内外研究人员分别在行人检测、跟踪与距离估计等领域有深入研究,但针对以上领域的融合研究仍相对较少。本文提出了一个包括行人检测、行人追踪与行人间隔距离估计的三阶段社交距离检测追踪模型,并基于此模型开发了单目社交距离检测追踪系统。本文的具体工作如下:1)基于现有的YOLOv5算法提出改进,使用Ghost Bottleneck模块代替YOLOv5算法中Backbone模块的Bottleneck CSP子模块,同时在每个Ghost Bottleneck模块和卷积层之间增加了Squeeze and Excitation模块,在保证检测精度的前提下,提高行人检测的速度,保证系统的实时性能。2)使用改进后DeepSORT方法完成行人跟踪和行人ID匹配工作,在DeepSORT的基础上对卡尔曼滤波的匹配过程进行改进与实现,完成了对视频中被遮挡行人的长时间跟踪。3)基于相互学习的方法,利用谷歌开放数据集（Open Image Datasets,OID）对行人检测追踪模型进行训练,随后使用牛津城镇中心数据集（Oxford Town Center Datasets,OTCD）和自制数据集对模型进行测试,测试结果显示本文提出的模型有较低的身份变化总数（The Total Number of Identity Switches,IDSW）和较高的每秒传输帧数（Frames Per Second,FPS）,保证了行人检测和追踪的速度和稳定性。4)研究了单目摄像机的成像原理,使用张氏标定法获得摄像机的内参和畸变参数,随后通过逆透视变换的方法生成感兴趣区域的鸟瞰图,在鸟瞰图中利用比例因子对行人之间的三维空间距离进行估计。在电子科技大学主楼门前的广场进行了测距实验,实验结果表明本文提出的测距方案测距误差保持在10 cm以内,其中平均误差保持在4-6 cm。5)融合行人检测、行人追踪与行人距离估计三个模块,基于PYQT5开发了单目社交距离检测追踪系统,系统包含登录注册、视频采集、参数设置和结果展示四大模块,最后对系统的运行效果进行了展示。

关键词：社交距离检测行人检测行人追踪相互学习逆透视变换

基于真实路径与模型路径比较的旧城日常步行出行人流分布研究

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基于真实路径与模型路径比较的旧城日常步行出行人流分布研究

作者：董淑敏郑州大学

学位级别：硕士

增量建设转为存量发展的背景下,城市对以人为本的建成环境优化日益重视,对旧城街道空间的精细化设计提出了新的要求。目前,空间句法是街道网络研究中重要的工具之一,但其在中微观尺度街道研究中的适用性没有得到充分验证。论文通过真实... 详细信息

增量建设转为存量发展的背景下,城市对以人为本的建成环境优化日益重视,对旧城街道空间的精细化设计提出了新的要求。目前,空间句法是街道网络研究中重要的工具之一,但其在中微观尺度街道研究中的适用性没有得到充分验证。论文通过真实路径与模型路径的比较,对旧城步行出行人流分布规律进行总结,并探究了空间句法在中微观尺度下的适用性。论文以郑州市旧城区片区的街道网络为研究对象,通过截面计数、静态快照、运动轨迹、行人追踪等四种调研方法获得街道网络中步行出行的真实数据;空间句法线段模型和视域模型模拟街道网络中的步行出行。将真实数据与模型数据进行对比,验证空间句法是否可以在中微观尺度对街道空间的步行出行进行有效解释,并尝试从街道层面土地利用角度对两类数据的差异性进行分析。对比显示,空间句法可以解释街道空间38%—69%的行人运动,街道层面土地利用可以解释63%—86%真实路径与模型路径具有差异的街道。研究主要得到以下结论:第一,周中和周末行人分布具有差异。周中的行为发生在强度较高的背景网络街道,且受学校、医院等大规模设施的影响;周末行人行为发生在前景网络的强度高于周中。第二,当空间句法理论值与街道层面土地利用多样性值均较高时,街道的行为总量普遍较高;当空间句法的理论值与街道层面土地利用多样性值产生局部不匹配时,会造成街道空间利用不充分,影响行人活动的发生。最后,论文示范了研究对基于时间变化的街道空间优化及管制与基于街道层面土地利用调整的街道空间优化的设计支持。结合行人的分布特征和实地调研,以小学所在的计划路和前进路南段为例,对街道空间进行更新设计示范,力图重塑街道活力。论文采用实地调研与模型模拟相结合的方式,研究了旧城日常步行出行人流分布规律,探讨了空间句法在中微尺度街道空间研究中的适用性。以激发旧城街道活力为目标,研究力图为中微观尺度下街道的更新与设计提供数据支撑。

关键词：截面计数静态快照运动轨迹行人追踪空间句法街道层面土地利用

基于计算机视觉的公共场所行人不安全行为检测技术及实现

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基于计算机视觉的公共场所行人不安全行为检测技术及实现

作者：王帅中南财经政法大学

学位级别：硕士

当前我国正处于基础建设加速的高峰时期,在不断完善社会各方所需的建筑结构前提下,很多城市都在建设服务于人民的公共场所以迎合人民对便捷舒适生活的追求,但是公共场所作为一个人群密集,且人流量巨大的生活必经场所,公共场所中所发生... 详细信息

当前我国正处于基础建设加速的高峰时期,在不断完善社会各方所需的建筑结构前提下,很多城市都在建设服务于人民的公共场所以迎合人民对便捷舒适生活的追求,但是公共场所作为一个人群密集,且人流量巨大的生活必经场所,公共场所中所发生的各类安全事故也与日俱增。近年来,我国地铁、学校等公共场所发生的暴力踩踏事件和人群恐慌事件不仅造成了社会资源的大量浪费,同时给人民的心身健康带来了巨大威胁。在此背景下,本论文针对公共场所的监控视频数据,通过对公共场所内部行人进行检测、重识别、追踪、和行为识别来对事故高发的公共场所进行实时视频监控,以便在事故发生前追踪到事故起因。本论文的主要研究是:（1）针对公共场所安全事故的不唯一性,本研究对各类容易引发事故的行人行为进行进一步细分归类,在衣着、路线走向、动作等多种个人因素的参考下,本论文把不同行为视作为绿色、黄色、红色等三种颜色判定类别,当行为判定为绿色时,说明该行为动作为正常动作,如果行为判定为黄色,则说明该行人的行为与一般行为有异,比如踩黄线、前进路线是严禁外部人员进入等,当行为判定为红色时,说明该目标正进行打击斗殴等严重违反社会安全规则的违法行为。（2）针对公共场所行人的不安全行为识别系统的实时检测问题,本研究在行人检测部分采用YOLOv3的行人检测算法进行研究。关于跨摄像头的行人重识别问题,本研究应用Res Net50网络作出应对,在基于sort跟踪算法的延伸分析中,采用Deep Sort算法对场所内部行人做实时跟踪。最终实现基于YOLOv3行人检测、基于Res Net50的行人重识别、以及基于Deep Sort的实时行人跟踪算法组合的框架对公共场所行人进行实时检测与追踪。（3）在对多种主流行为识别算法进行分析对比后,最终确定采用Open Pose算法对公共场所行人进行姿态识别,在通过ST-GCN算法对姿态数据进行动作识别,从而对当前时间中监控视频里的行人行为进行识别。

关键词：行人检测行人重识别行人追踪不安全行为识别公共场所