手扶电梯智能视频监控算法研究及Jetson TK1实现

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1、硕士学位论文手扶电梯智能视频监控算法研究及JetsonTK1实现作者姓名黎浩正学科专业控制理论与控制工程指导教师杜启亮副研究员所在学院自动化科学与工程学院论文提交日期2018年4月ResearchonIntelligentVideoSurveillanceAlgorithmofEscalatorandImplementationofJetsonTK1ADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiHaozhengSupervisor：AssociateResearcher.DuQiliangSouthChin

2、aUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP391.4学校代号：10561学号：201620112238华南理工大学硕士学位论文手扶电梯智能视频监控算法研究及JetsonTK1实现作者姓名：黎浩正指导教师姓名、职称：杜启亮副研究员申请学位级别：工学硕士学科专业名称：控制理论与控制工程研究方向：图像处理、机器学习论文提交日期：2018年4月23日论文答辩日期：2018年6月5日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：田联房委员：莫鸿强王剑王孝洪杜启亮华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交

3、的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用

4、影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。□不保密,同意在校园网上发布，供校内师生和与学校有共享协议的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊(光盘版)电子杂志社全文出版和编入CNKI《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：日期：指导教师签名：日期：作者联系电话：电子邮箱：联系地址(含邮编)：摘要视频监控技术由于其准确直观和成本低廉的特点，在公共管理与决策领域一直发挥着重要作用，其中手扶电梯是该类技术的主要应用场合之一。近

5、年来，随着人工智能和嵌入式等技术的飞速发展，兼顾智能性与高效性的视频监控系统逐渐成为可能。本文对手扶电梯场景下的视频监控算法进行了研究，设计并实现了一个基于JetsonTK1的监控系统，通过三路不同拍摄角度的USB摄像头对楼层板和扶手带进行监控，对楼层板上的行人和物件进行检测与跟踪，实现行人逆行检测、客流统计、拥堵检测和物件滞留检测，同时对手扶电梯上的乘客实现有无检测，以及对扶手带上的异物实现探出检测。本文的主要工作包括四个方面：1）针对传统行人检测算法中无法解决的目标分割和多尺度问题，首先建立手扶电梯场景下的俯视人头数据集与俯视乘客数据集，之后提取两类目标的HOG特

6、征训练Adaboost级联分类器，通过对照实验选定适用于扶梯场景的分类器参数，最后采用滑动窗策略完成行人检测。2）针对已有目标跟踪算法中难以解决的目标更新问题，首先提出一种运动目标的跟踪强度模型，能够自适应地增添新目标，丢弃应该停止跟踪的过期目标，之后采用最小距离策略匹配观测与跟踪序列，最后基于卡尔曼滤波器完成行人跟踪和物件跟踪。3）针对已有行为分析算法中运算量过大的问题，首先采用运动速度和跟踪强度两类简单判据完成楼层板行人逆行检测、客流统计、拥堵检测以及扶梯乘客有无检测，之后提出一种基于前景掩模的快速背景更新策略，结合行人跟踪完成楼层板物件滞留检测，最后提出一种基于

7、高斯混合模型的小面积区域监控方法完成扶手带异物探出检测。4）针对本文系统的硬件实现问题，选择JetsonTK1作为嵌入式平台，采用Qt跨平台开发框架进行软件界面设计，采用OpenCV开源视觉库进行算法设计，采用CAN总线与扶梯BAS控制器进行通信，后者根据监控结果调节扶梯运行状态，实现智能控制。本文合作企业的工业测试表明，系统能够准确稳定地跟踪行人和物件，完成上述六个监控任务，满足智能视频监控系统的鲁棒性、实时性与准确性要求，具有重要的工程应用价值。关键词：手扶电梯；智能视频监控；JetsonTK1；目标检测；目标跟踪；行为分析IABSTRACTVi