检索结果-南通市图书馆

城市轨道交通研究 2023年第7期26卷 7-12,19页

作者：蒲一超上海申通地铁集团有限公司上海201103 同济大学电子与信息工程学院上海201804

目的:精准监测地铁系统的大客流状态是进行客流风险识别和管控的基础。地铁车站容纳空间有限,易发生客流堆积和冲突等风险事件,亟需研究一套能够对地铁车站的客流运动轨迹进行实时识别的方法。方法:提出了基于SORT(简单的在线实时多目... 详细信息

目的:精准监测地铁系统的大客流状态是进行客流风险识别和管控的基础。地铁车站容纳空间有限,易发生客流堆积和冲突等风险事件,亟需研究一套能够对地铁车站的客流运动轨迹进行实时识别的方法。方法:提出了基于SORT(简单的在线实时多目标跟踪)算法和光流模型的地铁车站客流运动轨迹识别方法,作为地铁安全防控的辅助手段。首先,采用SORT算法,实现高密度场景下的实时客流识别;其次,使用PWC-Net(使用金字塔、仿射变换和成本体积的光流卷积神经网络)光流模型,实现实时客流定位和运动轨迹识别;最后,通过上海市地铁车站的真实视频数据,对该方法进行验证。结果及结论:通过上述识别方法,可有效地关联目标,识别覆盖的客流,并提升识别的实时性。采用PWC-Net光流模型实现客流运动轨迹的识别,在模型的体积和训练时间上分别为FlowNet2(数据集训练顺序的网络)模型的94.12%和50.00%。因此,该方法能够满足地铁车站实时高密度客流运动轨迹识别的场景要求。

关键词：地铁车站客流识别多目标跟踪运动轨迹识别

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轨迹聚类与基于高斯过程回归模型的轨迹识别算法研究

轨迹聚类与基于高斯过程回归模型的轨迹识别算法研究

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作者：王田璐上海交通大学

学位级别：硕士

为了保障生命财产安全、监控异常动态，安全监控系统在生活中日渐普及。而随着视频数据的累积和信息爆发式的增长，人工视频信息分析已无法满足安全监控的需求，自动化视频信息的需求越发迫切、要求越发多样化。近年来，关于视频内容分... 详细信息

为了保障生命财产安全、监控异常动态，安全监控系统在生活中日渐普及。而随着视频数据的累积和信息爆发式的增长，人工视频信息分析已无法满足安全监控的需求，自动化视频信息的需求越发迫切、要求越发多样化。近年来，关于视频内容分析的研究不断推陈出新，在视频特征提取、识别、分析注释等方面涌现出大量的研究成果，安全监控系统视频内容分析方面的研究尤为突出。本文的目的是在安全监控系统中找到所有包含同一条运动轨迹的视频片段，这些视频片段可能从各种不同的角度在不同的时间跨度内拍摄到该运动轨迹的不同部分，而这些多角度的视频片段能提供更多有价值的信息。为实现此类视频片段的自动化搜寻，本文提出一个算法框架，包括三部分内容：运动轨迹三维还原、运动轨迹聚类以及运动轨迹识别。在运动轨迹三维还原中，根据计算机几何学原理运用已知对应点的位置信息建立三维空间平面到视频画面平面的投影关系，进而逆向还原视频中提取的运动轨迹，使得实际三维空间中的相似轨迹得以有效聚类。在建立平面间投影关系的仿真实验过程中，采用不同像素的视频画面分别与实际空间平面建立投影关系，分析视频像素等客观因素对轨迹三维还原的影响。在运动轨迹聚类部分，首先针对安全监控视频中可能存在的外部噪声和轨迹提取过程中产生的误差，对运动轨迹进行去噪处理;然后将时间跨度不同、长短不一的运动轨迹按照最长连续点序列距离度量方法以及改进的k-means聚类算法进行自动聚类。运动轨迹识别部分对待识别轨迹建立高斯过程回归模型，对待识别轨迹中的每个点建立x、y轴两个方向的速度值高斯过程回归模型，通过观察仿真实验结果分析待识别轨迹对逐个轨迹类的似然度。而对逐个点分别建模的方法也使轨迹识别有效避免尖锐噪声的影响，实现算法的鲁棒性。文章的最后通过仿真实验验证了算法的可靠性。

关键词：轨迹投影运动轨迹聚类运动轨迹识别高斯过程回归

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动态手势识别中关键技术的研究

动态手势识别中关键技术的研究

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作者：王云飞四川师范大学

学位级别：硕士

动态手势识别是人机交互技术的一部分,因其具有直观、形象、生动和信息蕴含丰富等特性,而倍受人们的关注,已经成为当今研究热点之一。本文首先概述了基于视觉的动态手势识别的基本理论和研究现状,然后讨论了手势识别中现有的手势分割... 详细信息

动态手势识别是人机交互技术的一部分,因其具有直观、形象、生动和信息蕴含丰富等特性,而倍受人们的关注,已经成为当今研究热点之一。本文首先概述了基于视觉的动态手势识别的基本理论和研究现状,然后讨论了手势识别中现有的手势分割算法和动态手势轨迹的识别算法,并针对分割中存在的分割精度不高的问题提出了基于肤色关联运动区域的人手分割算法,针对动态手势轨迹识别中存在的计算量大问题提出了基于轨迹分段特性的手势运动轨迹识别算法。最后本文对规定的动态手势进行了实验,得到了较好的识别率。论文的创新点如下: 在人手分割方面,本文提出了利用仿射传播聚类对视频序列的关键帧进行提取的方法,解决了由于关键帧选取不当而带来的识别率低和计算量大的问题。同时本文还提出了利用肤色关联运动区域进行人手分割的方法,此方法对于分割中存在的人手与人脸的融合问题进行了较好的解决。在手势运动轨迹的识别方面,本文提出了利用轨迹的分段特征对轨迹进行识别的算法。此方法首先利用曲线的单调特性对曲线进行分段,然后利用曲线每一分段的方位特征结合手势起止位置的位置关系特征对动态手势轨迹进行了识别。该算法不仅避免了对运动曲线进行拟合,而且很大程度的降低了算法的时间复杂度。

关键词：动态手势识别人手分割仿射传播聚类运动轨迹识别分段

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