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基于Codebook背景建模的人员检测算法研究
| 论文题名： | 基于Codebook背景建模的人员检测算法研究 |
| 关键词： | 行人检测;背景建模;直方图交叉核;搜索策略 |
| 摘要： | 行人检测的研究对保障行人的人身安全至关重要，当前大多数的行人检测研究是在特定数据集上进行的，而对变电站这一类特定场景下的行人检测，应根据场景的特点设计行人检测算法，来充分发挥算法的性能。 本文分析了变电站这类场景的特点，并根据场景固定且场景中行人较少的特点，选用Codebook背景建模算法粗略检测得到前景后，再使用行人检测算法精细的检测前景中的行人，最终完成这类场景下的行人检测任务。在整个算法流程中，主要做了以下几方面的工作： 首先，研究了Codebook背景建模算法中的背景更新环节，提出使用临时块模型来更新背景模型，解决Codebook背景建模算法对光照敏感的问题，同时将行人检测的结果也引入到背景更新过程中，使临时块模型不至于将具有背景特性的行人更新到背景模型中。 其次，从分类器和搜索策略两方面来提高行人检测的性能。相比使用线性核的SVM训练行人分类器，采用直方图交叉核使得 SVM拥有更强大的分类能力的同时又不带来显著的计算消耗；分析发现滑动窗口遍历全图来搜索行人是传统行人检测方式的计算瓶颈，采取由粗到精的方式，先使用Codebook背景建模算法快速提取前景区域，再使用训练好的行人分类器滑动窗口检测前景区域中的行人，以此来实现实时行人检测。 最后，模拟变电站下的场景与环境干扰，对设计的算法进行测试。实验表明，改进后的算法能应对环境变化的影响，并提高了行人检测的性能，在测试视频上算法的平均检测时间为29ms左右，达到实时检测的要求，并实现变电站场景下的人员入侵检测。 |
| 作者： | 黄成都 |
| 专业： | 控制科学与工程 |
| 导师： | 周小佳 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 电子科技大学 |
| 学位年度： | 2016 |
| 正文语种： | 中文 |
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