高清視頻監(jiān)視中行人檢測(cè)方法研究.pdf

1、行人檢測(cè)是安防監(jiān)控領(lǐng)域的研究重點(diǎn)所在，并且也是其中的一大難點(diǎn)。因?yàn)樾腥艘话闶潜O(jiān)控?cái)z像頭中的主要關(guān)注的目標(biāo)，對(duì)行人目標(biāo)的檢測(cè)是其他計(jì)算機(jī)視覺(jué)處理比如異常行為分析、動(dòng)作識(shí)別等工作的基礎(chǔ)，其準(zhǔn)確度對(duì)整個(gè)系統(tǒng)都有著至關(guān)重要的影響。但是對(duì)于行人目標(biāo)的準(zhǔn)確識(shí)別較為困難，若要實(shí)現(xiàn)較高的準(zhǔn)確度，就需要犧牲系統(tǒng)的速度，而對(duì)于高清視頻的處理，行人檢測(cè)的速度問(wèn)題尤其重要。
　　針對(duì)現(xiàn)有的行人檢測(cè)所存在的問(wèn)題，本文研究了行人檢測(cè)的加速方法，實(shí)現(xiàn)了一個(gè)應(yīng)用

2、于高清視頻的行人檢測(cè)系統(tǒng)，該系統(tǒng)以HOG特征結(jié)合模式分類(lèi)算法為基礎(chǔ)，在總體結(jié)構(gòu)以及多處關(guān)鍵算法上進(jìn)行優(yōu)化。為了提升檢測(cè)效率，將系統(tǒng)中運(yùn)算量最大的部分移植到GPU中，利用GPU強(qiáng)大的并行計(jì)算能力進(jìn)行并行處理。本文的主要工作如下:
　　1.采用運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)作為行人檢測(cè)的預(yù)處理，通過(guò)運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)獲取感興趣的目標(biāo)區(qū)域，以此來(lái)縮小待檢測(cè)圖像的檢測(cè)范圍，獲得加速的效果。本文介紹了一些經(jīng)典的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)算法，并提出了混合型二軸映射方法，該方法是

3、以背景差為基礎(chǔ)，利用顏色信息熵以及HSV顏色空間信息來(lái)檢測(cè)和篩選前景像素，然后使用二軸映射的方法快速獲取運(yùn)動(dòng)目標(biāo)區(qū)域。
　　2.使用模式識(shí)別的方式進(jìn)行行人檢測(cè)，其主要的部分有兩個(gè)，一個(gè)是特征描述子的計(jì)算，另一個(gè)是模式分類(lèi)器。特征描述子部分本文著重介紹了Haar特征、Sift特征以及本文所使用的HOG特征，模式分類(lèi)器則有Adaboost算法、SVM算法等。另外，在具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中，滑動(dòng)窗口法和包圍盒合并算法也是行人檢測(cè)中不可或缺的部分