基于高清視頻的大規(guī)模群體分析技術(shù)研究.pdf

1、隨著城市社會(huì)和經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,大規(guī)模群體活動(dòng)變得日益頻繁。尤其是近年來(lái),隨著體育賽事、娛樂活動(dòng)和各類展會(huì)等公共活動(dòng)在規(guī)模和數(shù)量上的擴(kuò)大,群體安全監(jiān)控問題正成為相關(guān)部門關(guān)注的熱點(diǎn)。視頻監(jiān)控及相關(guān)技術(shù)的迅速發(fā)展,為從視頻分析的角度進(jìn)行人群的管理和監(jiān)控奠定了基礎(chǔ)。人群的流量和密度是人群監(jiān)控領(lǐng)域的兩個(gè)重要指標(biāo),也是群體管理的重要依據(jù)。P0lus[1]提出,人群密度與群體安全以及人群所需求的服務(wù)等級(jí)密切相關(guān)。這一理論為之后人群密度和群體安全之間關(guān)

2、系的研究奠定了基礎(chǔ)。傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控一般通過(guò)人工來(lái)實(shí)現(xiàn)人群監(jiān)控,不但費(fèi)時(shí)費(fèi)力,也不易獲得定量結(jié)果。近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)視覺和人工智能領(lǐng)域相關(guān)技術(shù)的發(fā)展,基于計(jì)算機(jī)智能視頻分析的人群密度估計(jì)和人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法大量涌現(xiàn)。但是現(xiàn)有的人群密度分析和人數(shù)統(tǒng)計(jì)大多基于分割技術(shù),隨著群體規(guī)模的擴(kuò)大,系統(tǒng)的復(fù)雜度將迅速提高,將極大的限制系統(tǒng)的實(shí)用性。本文著眼于大規(guī)模人群的密度分析和人數(shù)統(tǒng)計(jì),在總結(jié)并分析了當(dāng)前主流的人群密度分析和人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法的基礎(chǔ)之上,進(jìn)一步進(jìn)

3、行了如下幾個(gè)方面的研究。首先,本文完成并改進(jìn)了大規(guī)模群體分析中的人群特征預(yù)處理技術(shù)。在人群特征提取的過(guò)程中,攝像頭的抖動(dòng)、陰影存在都會(huì)對(duì)系統(tǒng)的精度帶來(lái)很大的影響,本文通過(guò)窗口化的方法對(duì)基于背景差的前景提取算法進(jìn)行了改進(jìn),同時(shí)采用顏色空間變換的方法對(duì)前景中的陰影進(jìn)行抑制。在人群密度分析和人數(shù)統(tǒng)計(jì)的過(guò)程中,由于人距離攝像機(jī)的遠(yuǎn)近所產(chǎn)生的透視效應(yīng)會(huì)對(duì)系統(tǒng)的精度產(chǎn)生很大的影響,本文提出了線性內(nèi)插權(quán)重的射影畸形矯正算法,有效的解決了透視效應(yīng)造成的

4、人群特征畸形問題。其次,本文改進(jìn)并提出了部分群體特征的提取方法,解決了人群密度分析當(dāng)中的射影畸形、變視角問題和人數(shù)統(tǒng)計(jì)中的人群特征提取問題。傳統(tǒng)的像素統(tǒng)計(jì)特征和灰度共生矩陣不考慮攝像機(jī)的透視效應(yīng),本文通過(guò)透視矯正參數(shù)的引入,解決了人群特征提取過(guò)程中的射影畸形問題。另外,針對(duì)視頻監(jiān)控中攝像頭旋轉(zhuǎn)、安裝角度和方位不同所帶來(lái)的變視角特征問題,本文采用了最大穩(wěn)定極值區(qū)域檢測(cè)算子,用于人群特征提取算法,最大穩(wěn)定極值區(qū)域具有仿射不變的特性,在變視角

5、情況下具有更好的適應(yīng)性。與密度估計(jì)系統(tǒng)相比,人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)對(duì)特征提取的精度方面要求更高,上述方法能夠提供的特征信息量比較有限,容易造成比較大的系統(tǒng)誤差,本文運(yùn)用了Gabor濾波器組對(duì)人群紋理特征進(jìn)行描述,Gabor濾波器組可以提供多方向、多尺度的人群特征信息,更適用于大規(guī)模群體的人數(shù)統(tǒng)計(jì)。最后,本文設(shè)計(jì)了大規(guī)模人群密度估計(jì)和人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。首先,本文綜合利用了像素統(tǒng)計(jì)特征和改進(jìn)的灰度紋理共生矩陣特征設(shè)計(jì)了人群密度估計(jì)系統(tǒng),因?yàn)橄袼亟y(tǒng)計(jì)特征和

6、灰度紋理共生矩陣特征分別在低密度人群和高密度人群的分析方面具有更好的性能,因此本文的系統(tǒng)在全密度范圍內(nèi)都具有比較高的精度。另外,在視頻監(jiān)控當(dāng)中,往往存在因攝像機(jī)的旋轉(zhuǎn)、安放位置等差異造成的變視角問題,即測(cè)試樣本數(shù)據(jù)采集的視角和訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)采集的視角不同,本文設(shè)計(jì)了利用改進(jìn)的人群最大穩(wěn)定極值區(qū)域特征的人群密度分析系統(tǒng),利用最大穩(wěn)定極值區(qū)域的仿射不變性,提高了變視角人群密度估計(jì)的精度。最后,在人數(shù)統(tǒng)計(jì)分析方面,傳統(tǒng)分割算法在群體規(guī)模增大時(shí)復(fù)