高架道路監(jiān)控視頻中的行人檢測技術(shù)研究.pdf

1、行人檢測是目前智能視頻監(jiān)控研究領(lǐng)域中倍受關(guān)注的熱點(diǎn)，盡管國內(nèi)外在行人檢測方面已經(jīng)取得了一定的研究成果，但是由于實(shí)際檢測環(huán)境的多樣化，需要考慮的因素也復(fù)雜多變，因此針對不同的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境進(jìn)行行人檢測技術(shù)研究將是該領(lǐng)域長期的任務(wù)。本課題選擇高架道路或快速路作為應(yīng)用環(huán)境，研究在道路入口監(jiān)控視頻中自動檢測進(jìn)入高架路的行人的檢測技術(shù)。在該應(yīng)用背景下，人臉在視頻圖像中占據(jù)的像素點(diǎn)比較少，并且行人都是駕駛著交通工具，并有可能被其他物體部分的遮擋，使得

2、現(xiàn)有的依靠行人身體特征信息（如人的眼睛、嘴巴、鼻子、手勢、走路姿態(tài)等特征）的行人檢測方法難以應(yīng)用到該應(yīng)用背景下的行人檢測中。論文緊緊圍繞著快速道路中行人檢測的問題開展工作：首先是研究視頻中運(yùn)動區(qū)域的分割方法；其次是研究運(yùn)動區(qū)域中行人的檢測方法。論文工作主要包括以下幾個方面： （1）視頻中運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域分割。系統(tǒng)地總結(jié)和歸納了目前常用的視頻中運(yùn)動目標(biāo)分割算法，并通過實(shí)驗(yàn)對它們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行了分析、對比，最終采用基于連續(xù)兩幀差分的運(yùn)動目

3、標(biāo)檢測方法實(shí)現(xiàn)了運(yùn)動區(qū)域的分割。 （2）運(yùn)動區(qū)域中人臉特征提取。在深入分析現(xiàn)有的人臉檢測方法的基礎(chǔ)上，針對高架路這種應(yīng)用背景，論文選擇人臉膚色作為特征，在運(yùn)動區(qū)域中進(jìn)行人臉檢測。對人臉膚色在不同色彩空間的聚類特性進(jìn)行詳細(xì)研究，論文選擇在YCbCr顏色空間進(jìn)行膚色建模，并利用建立的高斯膚色模型對運(yùn)動目標(biāo)區(qū)域進(jìn)行膚色檢測，提取出人臉膚色區(qū)域。 （3）類人臉膚色區(qū)域的排除。實(shí)際交通場景中，行人的某些部位（如行人露出的手臂等）和

4、某些運(yùn)動物體（如汽車的黃色牌照，搖晃的樹枝等）在光照下呈現(xiàn)的顏色與膚色非常相似。在大量實(shí)驗(yàn)基礎(chǔ)上，通過選擇合適的膚色區(qū)域的長寬比，以及人臉膚色區(qū)域的像素數(shù)目，排除類人臉膚色區(qū)域。 （4）視頻中行人的實(shí)時檢測。在Matlab7．7軟件平臺上對實(shí)際采集到的交通視頻圖像進(jìn)行了行人檢測仿真實(shí)驗(yàn)，同時將文中算法與其他行人檢測算法進(jìn)行了對比、分析。結(jié)果表明，論文提出的行人檢測算法能夠?qū)崟r、準(zhǔn)確地在視頻中檢測到行人，并對光照漸變具有較強(qiáng)的適應(yīng)