基于视频分析的人群流量检测
近年来,在车站、码头、广场、景区等公共场所因人群拥堵而导致意外事故频发。尽管现在这些公共场所都安装了监控摄像机,但现有监控手段主要还是靠人工看视频来进行监测,无法快速有效地对公共场所人群数量进行准确统计,也就不能很好地对发生人群拥堵提前预警。
本文利用图像处理技术,通过分析监控视频,提出了一种基于视频分析的人群流量检测方法,以便更好地对公共场所人群状态进行及时了解,并根据状况发出预警,从而避免不必要的事件发生。论文的主要工作有如下几点:(1)针对混合高斯背景建模计算复杂度高的缺陷,对其进行改进。
改进后的背景建模表达式更为简洁,可操作性更强。在不降低背景检测质量的基础上,减少计算的复杂度,能更快速地更新背景和检测目标。
(2)利用背景差方法,快速有效地检测视频图像中的运动目标(如人、车等),并通过分析直方图特性,利用Shen算子找到自适应的二值化阈值,完成对运动目标区域的检测。(3)通过分析人皮肤区域和非皮肤区域的颜色空间特征,利用分类技术对这两个区域进行分类,建立相关的肤色模型,再结合人体几何特征,实现对人脸的准确定位,根据人脸数量实现对人群数的统计。
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