基于Android系統(tǒng)的行人檢測設(shè)計.pdf

1、隨著智能視頻監(jiān)控技術(shù)的不斷發(fā)展,智能視頻監(jiān)控的應(yīng)用范圍不僅僅局限于安保,而更多的為人類管理和做出決策提供了依據(jù)。本文設(shè)計的行人檢測系統(tǒng)主要分為三大部分:前景檢測、目標(biāo)跟蹤和行人計數(shù)。
　　在前景檢測部分,本文采用了基于單高斯背景建模的背景差分法來提取運動前景。在本文的視頻場景中,基于單高斯背景建模的背景差分不僅可以準(zhǔn)確的提取運動前景,而且具有較快的數(shù)據(jù)處理速度。隨后對提取出的運動目標(biāo)前景圖像進(jìn)行后期處理,首先進(jìn)行開運算和閉運算,然

2、后進(jìn)行腐蝕和膨脹操作。經(jīng)過后期處理的前景圖像邊緣平滑、孔洞減少,為后續(xù)的處理打下了良好的基礎(chǔ)。在目標(biāo)跟蹤部分,本文采用了基于Kalman濾波的目標(biāo)跟蹤算法。利用Kalman濾波算法找出運動目標(biāo)在下一幀中的搜索范圍,計算搜索范圍中各個目標(biāo)的代價函數(shù),選擇代價函數(shù)最小的目標(biāo)作為運動目標(biāo)的后繼。在行人檢測部分,由于行人數(shù)目和前景像素數(shù)(前景面積)成線性關(guān)系,因此本文采用了基于面積的行人統(tǒng)計算法。由于行人由遠(yuǎn)到近走向攝像頭或由近到遠(yuǎn)離開攝像頭時