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智能视频监控系统中人群密度估计与实现

沈娜  
【摘要】:智能视频监控系统是现今计算机视觉领域的研究热点之一。随着城市人流量的增加,对公共场所的人群进行监控和管理变得至关重要。检测监控场景内的人群并估计人群密度,不仅可以帮助有关部门及时发现公共场所的不安全因素,而且可以更好地完善视频监控系统的性能,为维护公共场所的安全秩序做出了很大的贡献。 本文对现有的人群密度估计方法进行了详细研究。对中低密度人群图像,提出了一种改进的混合高斯模型,用于人群图像的背景重建。与以往的混合高斯模型背景重建方法不同的是,针对人群密度特点,该方法选择了均值和偏差均值来更好地描述背景模型特征。在此基础上,提出了像素过滤技术,用于解决运动目标像素对背景重建的干扰。同时,利用原始图像与参考背景图像在S分量上的差分关系,修正人群前景图像。实验结果表明,该方法能够快速地重建背景图像,大大地提高了中低密度下人群人数统计的准确性。针对中高密度人群图像,利用支持向量机的方法估计人群的密度等级。首先,利用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征,通过对相关性的分析选取不同方向的纹理特征。然后,采用分段二分法优化支持向量机的核参数,利用参数优化后的支持向量机对人群图像的纹理特征进行分类。实验结果发现,不同方向的纹理特征决定了不同场景下人群密度估计精度;支持向量机的泛化性能优于传统的BP神经网络分类器;基于支持向量机的分类方法能够实现中高密度人群密度等级的估计。最后,根据现有的视频监控系统的特点,引入多线程思想,在完成单路人群密度估计的基础上,实现了多个场景下并行的人群密度监控,完善了现有智能视频监控系统的功能。 本文所提出的智能视频监控系统下的人群密度估计方法,在实验仿真中得到了实现,并且能够满足视频监控系统的实时性和准确性要求。该技术在机场、地铁及公共广场等场所的监控管理系统中具有广阔的应用前景。


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