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文檔簡介
1、隨著數(shù)字圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù)的發(fā)展,視頻圖像的分析和應(yīng)用得到廣泛而深入的研究。人流量統(tǒng)計(jì)分析正是基于視頻圖像處理的一個(gè)重要應(yīng)用。
基于視頻圖像處理的人流量統(tǒng)計(jì)分析涉及一整套的流程,包括視頻采集、運(yùn)動人體檢測、運(yùn)動人體跟蹤、人流量計(jì)算等。本課題主要研究內(nèi)容為:
1.研究了攝像頭安裝角度對算法的影響,并確定了微側(cè)垂直角度的最終方案。因?yàn)榇怪狈胖媚茏畲蟪潭鹊臏p少物體因相互遮擋造成的信息損失,而微側(cè)放置是
為
2、了在運(yùn)動人體檢測過程中滿足基于人體形態(tài)學(xué)的分離算法,課題研究中的人體形態(tài)學(xué)分離算法要求圖片是偏向一邊的,以便算法標(biāo)記接觸點(diǎn)。
2.研究了運(yùn)動人體的分離算法。二值化圖像后,如果沒有有效的分離相互接觸的人體,跟蹤算法就不可能實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的跟蹤。本課題提出了一種基于人體形態(tài)學(xué)的分離算法,它有效的利用了人體的二維特性,確定了最大凹點(diǎn)處即是兩人體接觸點(diǎn)的結(jié)論,本論文基于OpenCV框架實(shí)現(xiàn)了這種分離算法,并驗(yàn)證了它的有效性。
3.
3、研究了運(yùn)動物體跟蹤算法。本論文研發(fā)出了一種特征匹配結(jié)合區(qū)域匹配的方法。在匹配原則上,提出了一種全局最優(yōu)的偶圖匹配法,在連續(xù)兩幀中計(jì)算各個(gè)運(yùn)動人體間特征變量和區(qū)域變量的加權(quán)距離,從而找到全局最優(yōu)匹配。
4.研究了整個(gè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn),在系統(tǒng)的整體實(shí)現(xiàn)方面,本論文選用Intel公司的計(jì)算機(jī)視覺函數(shù)和開源圖像處理庫OpenCV,多線程方面采用Linux系統(tǒng)下的pthread包,采用C++語言實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)。作為一個(gè)完整的人流量統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),除人
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