視頻監(jiān)控中行人跟蹤與異常運(yùn)動(dòng)檢測(cè)研究.pdf

1、隨著公共場(chǎng)所的增多和人類活動(dòng)的增加,智能監(jiān)控系統(tǒng)越來(lái)越成為公共場(chǎng)所安全防護(hù)的一個(gè)重要組成部分。目前的公共場(chǎng)所智能監(jiān)控系統(tǒng)大多數(shù)是針對(duì)行人的監(jiān)控,包括對(duì)行人的檢測(cè)、跟蹤、異常運(yùn)動(dòng)檢測(cè)等方面。視頻監(jiān)控中行人跟蹤與異常運(yùn)動(dòng)檢測(cè)作為行人監(jiān)控的主要組成部分,受到越來(lái)越廣泛的關(guān)注。
　　本文結(jié)合計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域相關(guān)知識(shí),對(duì)行人的跟蹤和異常運(yùn)動(dòng)檢測(cè)算法進(jìn)行了深入的研究,在總結(jié)了已有的行人運(yùn)動(dòng)分析算法的基礎(chǔ)上提出了自己相應(yīng)的改進(jìn)和解決方案

2、。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下:
　　(1)在行人檢測(cè)方面,對(duì)經(jīng)典的基于梯度方向直方圖特征(HOG)的行人檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn)。先根據(jù)人體對(duì)稱性檢測(cè)出行人候選區(qū)域,再對(duì)候選區(qū)域提取HOG特征,并通過(guò)SVM分類器進(jìn)行行人檢測(cè)。
　　(2)在行人跟蹤方面,提出了一種基于軌跡能量最小化的多目標(biāo)行人跟蹤算法。將多目標(biāo)跟蹤看成一種最小化軌跡能量函數(shù)的問(wèn)題。和以往的跟蹤方法不同,我們主要關(guān)注于設(shè)計(jì)一種能量函數(shù),使它可以真實(shí)地描述跟蹤問(wèn)題,很好地