一种基于人头特征的人数统计方法研究

一种基于人头特征的人数统计方法研究作者：顾德军，伍铁军作者单位：南京航空航天大学,机电学院,江苏,南京,210016刊名：机械制造与自动化英文刊名：JIANGSUMACHINEBUILDING&AUTOMATION年，卷(期)：2010，39(4)被引用次数：0次参考文献(13条)1.HaritaogluI,HarwoodD,DavisL.W4:Real-timesurveillanceofpeopleandtheiractivities[J].IEEETrans.onPatternAnalysisandMachineIntelligence,2000,22(8):809-830.2.HaritaogluI,FlicknerM.Detectionandtrackingofshoppinggroupsinstores[C]//Proc.ofIEEEComputerSocietyConferenceonComputerVisionandPatternRecognition[J].Kauai,HI,USA:IEEEComputerSociety,2001.3.LuWenmiao,TanYap-peng.Acolorhistogrambasedpeopletrackingsystem[C]//Proc.ofIEEEInternationalSymposiumonCircuitsandSystems.Sydney,Australia:[s.n.],2001.4.TeradaK,YoshidaD,OeS,etal.Acountingmethodofthenumberofpassingpeopleusingastereocamera[J].IndustrialElectronicsSociety,1999(3):1318-1323.5.BeymerD.Personcountingusingstereo[J].HumanMotion,2000(8):127-133.6.VictorWu,RaghavanManmatha,EdwardM,etal.TextFinder:Anautomaticsystemtodetectandrecognizetextinimages[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1999,21(11):1224-1229.7.FitzgibbonA,PiluM,FisherRB.Directleastsquarefittingofellipse[J].IEEETransactionsonPatternAnalysisandMachineIntelligence,1999,21(5):476-480.8.邓玉春,姜昱明,张建荣.视频序列图像中运动对象分割综述[J].计算机应用研究,2005,(1):8-11.9.ZhaoT,NevatiaR.Trackingmultiplehumansincomplexsituations[J].IEEETrans.PatternAnal.Mach.Intell,2004:26(9):1208-1221.10.王成儒,顾广华.一种采用背景统计技术的视频对象分割算法[J].光电工程,2004,31(8):57-60.11.AndrewGilbert,RichardBowden.Incremental,scalabletrackingofobjectsintercamera[J].ComputerVisionandImageUnderstanding,2008(111):43-58.12.BlackJ,EllisT.Multicameraimagetracking[J].ImageVis,Comput,2006:24(11):1256-1267.13.Byeoung-SuKim,Gwang-GookLee,Ja-YoungYoon,etal.Amethodofcountingpedestriansincrowedscenes.Proceedingsofthe4thinternationalconferenceonIntelligent[J].Computing,2008,1117-1126.相似文献(1条)1.学位论文蔡桂艳复杂背景下视频图像的人数统计2006人群流量信息在实际当中应用广泛。除了安全控制和人群管理外，它还可用于更合理地安排各个时段的在岗工作人员数。例如：机场、车站、银行等从事程序化工作的场合。另外，可以更有效地管理人群流动繁忙场合的交通。例如十字、丁字路口，建筑物出入口等。而且，还可以进行快速、精确的市场调查。例如商场或者娱乐、餐饮等商业场所的受欢迎度等。但是，现有的一些人群数目统计系统在硬件成本、统计精度等方面都存在问题，而且与视频监控系统的结合程度不高。本文对国内外一些基于视频图像的人数统计技术进行了研究，发现存在不少问题。因此，本文的主要工作是在前人研究的基础之上，开发一种更好的视频图像人数统计系统。本文研究的场景是各种公共场所的出入口。为了减少人群遮挡和粘连情况，以及降低硬件成本，采用普通CCD摄像机和PC机作为硬件组成，在出入口正上方垂直向下拍摄。为了使本系统具有更强的适应性，本实验研究了多个实验环境。在实验室搭建了一个模拟的实验环境(深色背景)；同时，在实际环境中拍摄学校饭堂出入口的人流视频(浅色背景)。在此基础上，本文进行了一系列的研究。其中包括：1、提出了一种改进的运动目标检测方法－－有背景差补偿的相邻帧差法，该算法在运动目标检测中能克服背景差算法和相邻帧差法的缺点，又能结合他们的优点，具有很强的适应性(适合深色背景和浅色背景的情况)。2、对各种边缘检测算法进行了研究，利用LOG边缘算子能形成闭合轮廓和粘连缺损边缘的特点，进行边缘检测。然后，把检测后的图像看作有着各种孔洞的图像进行孔洞填充，从而把运动目标从背景中分割出来。3、利用距离变换和分水岭分割，进行人头检测。4、运动跟踪是整个人数统计系统的关键所在，有效的跟踪算法才能活动精确的人群数目。因此，本文利用行人步行速度变化不大，人头的大小变化较小的特点，建立了一个人头匹配函数，并根据这个匹配函数为每个被跟踪的人头建立一条“跟踪链”，利用“跟踪链”可以有效地去除误检、漏检目标的影响，取得了较好的统计效果。本文按照上述研究思路进行文章结构的组织，每章都附有大量的图片进行说明。最后在实验结果与分析一节中还给出了最后实验结果的图示、表格说明。通过大量实验，证明本系统是一个有效的人数统计系统。本文链接：授权使用：湖北民族学院(hbmzxy)，授权号：db04c483-4879-45be-b9b5-9e0e0125e5d5下载时间：2010年10月13日