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基于视频监控的行人检测技术研究
| 论文题名： | 基于视频监控的行人检测技术研究 |
| 关键词： | 机器视觉;视频监控;行人检测;梯度直方图;OpenCV视觉库 |
| 摘要： | 近年来，随着视频监控设备的普及，机器视觉领域的许多研究人员开始热衷于基于视频监控的各类技术研究。行人检测技术正是其中一个拥有广阔应用前景的热门研究方向。现阶段，行人检测技术已涌现出一批经典算法。但是，受姿态、遮挡、环境等干扰因素的影响，行人检测技术在检测的精确度、速度等方面仍有较大提升空间。 本文分析了前人研究成果，针对目前各种经典算法中存在的问题，提出了一种基于多通道特征的行人检测算法。利用改进的方向梯度直方图特征、基于主成分分析的尺度不变特征转化和图像色彩特征构成多通道特征。多通道特征提取速度快，表征能力强，识别效果好。通过实验仿真，与方向梯度直方图算法进行对比，实验结果表明本文提出的算法在检测速率、检测准确度等方面均优于方向梯度直方图算法，有着更好的检测性能。 此外，本文根据基于多通道特征的行人检测算法，设计了一个基于视频监控的行人检测系统。利用Visual Studio2010开发平台及OpenCV计算机视觉库进行开发。系统主要由环境初始化、读取视频、提取感兴趣区、行人检测等几部分构成。主要创新点是设计了基于感兴趣区的行人检测算法用来提高检测速率。在实验环节，将本文设计的系统与OpenCV计算机视觉库中集成的方向梯度直方图算法进行了对比。实验结果表明，本文设计的系统在速度、准确度、漏检率等方面优于方向梯度直方图算法，在实际应用中表现出了较好的性能。 |
| 作者： | 于怀勇 |
| 专业： | 信号与信息处理 |
| 导师： | 汪国强 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 黑龙江大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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