基于OpenCV的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)室外場(chǎng)景視頻行人檢測(cè).pdf

1、隨著恐怖主義的不斷抬頭，人們?nèi)找嬲J(rèn)識(shí)到安防的重要性。傳統(tǒng)的安防通過(guò)布設(shè)大量監(jiān)控?cái)z像頭并通過(guò)人工來(lái)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)控，該方法消耗大量人力物力且效率低下。在這個(gè)背景下，智能視頻監(jiān)控技術(shù)以其對(duì)視頻的自動(dòng)監(jiān)控和實(shí)時(shí)報(bào)警的能力得到了人們的重視。
　　行人檢測(cè)作為智能視頻監(jiān)控技術(shù)中重要的基礎(chǔ)之一，是一個(gè)計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的熱點(diǎn)、難點(diǎn)。當(dāng)前主流的HOG+SVM行人檢測(cè)方法存在計(jì)算量大，計(jì)算速度慢的問(wèn)題，其對(duì)視頻中出現(xiàn)的行人無(wú)法做到實(shí)時(shí)檢測(cè)。
　　針

2、對(duì)上述問(wèn)題，本文以室外場(chǎng)景下的視頻作為研究對(duì)象，以目標(biāo)檢測(cè)和行人識(shí)別作為研究?jī)?nèi)容，以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻行人檢測(cè)方法。論文研究成果如下：
　?。?）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)的結(jié)果為一幀黑白二值圖，為了準(zhǔn)確的提取出其中的運(yùn)動(dòng)目標(biāo)，研究了一種使用膨脹——腐蝕——膨脹的后處理方法，克服了傳統(tǒng)背景減除方法中的噪點(diǎn)干擾和背景干擾問(wèn)題。
　?。?）運(yùn)動(dòng)目標(biāo)多為行人、車輛、動(dòng)物等運(yùn)動(dòng)物體，為了全面描述運(yùn)動(dòng)目標(biāo)的特征屬性，使用后驗(yàn)HOG特征和后驗(yàn)LBP特征相結(jié)