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人群密度自动统计系统的研究与实现

【摘要】:随着平安城市的深入推进,视频监控的建设和应用越来越广泛。如何对重要场所的人群进行有效管理以保证人群的安全,成为了一个亟待解决的问题。传统的方法是人工监控视频画面,容易疲劳而大大降低效率,而且无法实时的掌握人群的拥挤状况,进而采取一定的措施预警。因此迫切需要研究基于智能视频分析的人群密度统计算法,由计算机代替人工进行判断。 本文针对该问题,以高清监控视频为研究对象,深入分析图像和视频特征,提出了基于像素统计的人群密度估计方案,基于人体边缘和人体运动区域特征,通过统计回归得到人群密度,并研究了图像预处理、自适应阈值参数、分窗口加权计算等技术。 本文的主要内容和创新点如下: 1.回顾了现有视频监控系统的发展和智能视频分析技术在视频监控中的应用,然后讨论基于视频的人群密度统计的研究现状以及存在的问题。 2.分析现有的人群密度统计算法:指明其有不同的表示方法,如密度等级、密度图等,不同的特征,如像素、纹理、人头数等,以及不同的拟合方法:线性或非线性回归、支持向量机(SVM)、神经网络等。 3.提出了基于运动区域和目标边缘检测的人群密度算法,给出了具体实现步骤,并详细研究如何应用于不同的监控场景。对基于灰度共生矩阵的纹理特征和SVM的人群密度算法进行了测试。 4.研究了高清视频监控系统的体系结构,开发了高清视频人群密度统计程序,包括客户端和服务端,并应用于南通市港闸区社会面监控,证明了所提算法的有效性和先进性。

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