基于监控视频动态信息分析的人流密度检测算法的研究.pdf

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4、随着经济的快速发展，人员往来的日益频繁，人口流动的速度在不断地加快。这也导致城市里、景区中高密度人流的公共场所越来越多。而这些场所的人员安全问题也日益成为一个十分迫切的问题。视频监控技术的高速发展，特别是人流密度检测技术的兴起，为保障这些场所的安全提供了一种手段。通过实时的人流密度检测系统，管理者或者组织者能够及时方便的采取相对应的措施，避免险情的发生，保证人民群众的生命财产安全。本文首先介绍了人流密度检测的意义以及国内外人流密度检测研究的现状。然后研究了图像预处理的知识，这也是人流密度检测的理论基础。在特征提取与跟踪算法的研究中，重点探讨了基于KL

5、T(Kanade-Lucas-Tomasi)算法的特征提取与跟踪，并将其与传统特征提取方法进行了对比分析，最后利用KLT算法完成了视频图像特征点的提取。这一章的研究是为聚集度反应人流密度奠定了基础。在人流密度检测算法的研究中，分析了目前主流的基于像素统计和基于纹理分析的人流密度检测算法。通过实验完成了两种算法的对比，其中基于纹理分析的算法采用了灰度共生矩阵。在深入分析了SDP(Self-DrivenParticles)模型后阐述了聚集度的概念后，通过仿真检验了SDP模型。聚集度描述了个体参与群体运动的程度。通过聚集度，能够帮助管理者迅速锁定视频运动中

6、的起主导作用的个体。同时聚集度也能够定性地反应人流密度的大小，人流密度高时，聚集度也高，反之亦然。最后通过将人流密度与聚集度相结合，实现了聚集度实用性与准确性的验证，并给出五种密度等级下聚集度的取值范围。聚集度与人流密度的结合应用是本文的创新之处，这也为日后研发完整的系统提供了参考。关键词：人流密度检测、数字图像处理、图像特征、SDP模型、聚集度IAbstractWiththerapiddevelopmentofeconomy,personnelexchangeshavebecomeincreasinglyfreq-uent,thepopulatio

7、nmigrationvelocityisspeedinguptoo.Moreandmorepublicplacesareinah-ighdensityflow.Thesafetyoftheseplacesisbecomingaveryurgentproblem.Withthehighspeeddevelopmentofvideosurveillancetechnology,especiallytheriseofcrowddensitydetectiontechn-ology,whichprovidestheguaranteeforthesafetyo

8、ftheseplaces.Withthehelpofthecrowddensit-ydetectionsys