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特殊环境下运动个体行为图像识别的研究
| 论文题名： | 特殊环境下运动个体行为图像识别的研究 |
| 关键词： | 城市轨道交通;自动售检票系统;智能识别;运动个体行为;图像分割;阈值自适应;边缘检测 |
| 摘要： | 随着城市轨道交通的快速发展，自动售检票系统的作用变得越来越重要。闸机是城市轨道交通自动售检票系统中的关键设备之一，它利用其内部的智能识别系统对通过闸机通道环境的运动个体(人和物)行为进行识别，从而实现自动检票。因此，智能识别系统是轨道交通中闸机的“大脑”，是整个闸机设计和开发的核心，已成为城市轨道交通的研究热点。通过闸机通道的运动个体事件行为相当复杂，闸机的智能识别系统如何快速、准确的识别出运动个体行为模式面临着艰巨的挑战，本文对此进行了深入研究。 基于图像的闸机通道中运动个体行为模式的识别，它主要是从图像中进行运动个体识别和数量统计。系统的工作环境决定了图像的背景比较固定，所以可以采用差分法去掉图像的背景，便于后续图像的识别。图像分割技术采用了一种阈值自适应的算法，这样做的目的是为了能够适应环境中光线的变化。同时，本文提出了一种基于最高点假设的边缘检测方法，有效的提高了图像的处理速度。最后，本文还提出了一种帧与帧间信息关联技术，有效的提高了单帧图像识别的准确度。系统运行能够识别出闸机通道中的运动个体(人和物)，还能对通过的人的数量进行有效统计。实验结果表明，系统的运行速度比较快，可以满足设计要求。 |
| 作者： | 丁琅 |
| 专业： | 计算机应用技术 |
| 导师： | 任长明 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 天津大学 |
| 学位年度： | 2007 |
| 正文语种： | 中文 |
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