基于視頻監(jiān)控平臺(tái)的船舶和渡口人數(shù)統(tǒng)計(jì)研究.pdf

1、隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)也越來(lái)越成熟。視頻監(jiān)控系統(tǒng)的應(yīng)用更加廣泛，智能視頻監(jiān)控技術(shù)的發(fā)展可以方便人的生活，減少人的參與。智能視頻監(jiān)控技術(shù)在交通管理中的地位也越來(lái)越高，起到節(jié)約人力資源，提高科學(xué)化管理水平，減少安全事故的作用?？梢?jiàn)視頻監(jiān)控技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)與難點(diǎn)。
　　論文主要研究?jī)?nèi)容:統(tǒng)計(jì)監(jiān)控視頻中兩個(gè)方向行駛的船舶數(shù)量和監(jiān)控畫(huà)面中船舶的數(shù)量，統(tǒng)計(jì)渡口監(jiān)控視頻中等待渡船的人數(shù)以及相關(guān)圖像處理算法，對(duì)比分析了幾

2、種常見(jiàn)的目標(biāo)檢測(cè)算法。前景目標(biāo)的檢測(cè)是準(zhǔn)確統(tǒng)計(jì)的前提和基礎(chǔ)，針對(duì)河段監(jiān)控視頻背景固定的特點(diǎn)，本文采用背景差分法來(lái)檢測(cè)圖像中的船舶以及人體目標(biāo)。船數(shù)的檢測(cè)主要是對(duì)場(chǎng)景中運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的檢測(cè)，而人的檢測(cè)既包括場(chǎng)景中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)也要包括靜止目標(biāo)，由于兩種檢測(cè)統(tǒng)計(jì)算法檢測(cè)的對(duì)象不同，使用了兩種不同的背景更新方法。對(duì)船數(shù)的統(tǒng)計(jì)是使用全局迭代的方法來(lái)更新背景，人數(shù)統(tǒng)計(jì)中用背景相對(duì)固定的差分法來(lái)檢測(cè)運(yùn)動(dòng)緩慢或靜止不動(dòng)的目標(biāo)。當(dāng)場(chǎng)景中無(wú)統(tǒng)計(jì)目標(biāo)時(shí)，背景完成更新

3、，以適應(yīng)外界環(huán)境的變化。
　　船數(shù)的統(tǒng)計(jì)中采用一種基于虛擬計(jì)數(shù)線的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)船舶數(shù)量的統(tǒng)計(jì)。算法首先在監(jiān)控區(qū)域中利用OpenCv里面的ROI來(lái)設(shè)置感興趣區(qū)域。然后根據(jù)目標(biāo)與計(jì)數(shù)線位置關(guān)系進(jìn)行計(jì)數(shù)，即當(dāng)進(jìn)入ROI區(qū)域的對(duì)象滿(mǎn)足設(shè)定的條件時(shí)，距離其最短的計(jì)數(shù)線進(jìn)行計(jì)數(shù)。該方法的計(jì)數(shù)準(zhǔn)確率較高，但是船體的相互遮擋和重疊導(dǎo)致誤差的存在。
　　在人數(shù)統(tǒng)計(jì)中，本文首先完成對(duì)前景目標(biāo)的檢測(cè)，然后根據(jù)目標(biāo)在視頻畫(huà)面中的位置與前景目標(biāo)區(qū)域面積