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1、 分 类 号 学 号 M200871860 学校代码 10487 硕士学位论文硕士学位论文 基于基于机器视觉机器视觉的的客客流量统计技术研究流量统计技术研究 学位申请人 ： 黄朝露 学 科 专 业 ： 模式识别与智能系统 指 导 教 师 ： 桑 农 教 授 答 辩 日 期 ： 2011.01.20 A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Engineering The Study On Counting Passengers Based On Machin
2、e Vision Candidate : Huang Zhaolu Major : Pattern Recognition and Intelligent Systems Supervisor : Prof. Sang Nong Huazhong University of Science and Technology Wuhan 430074, P.R.China January, 2011 独创性声明独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除文中已经标明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的
3、研究做出贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到，本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名： 日期： 年 月 日 学位论文版权使用授权书学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密 ，在_年解密后适用本授权书。 不保密。 （请在以上方框内打“”） 学位论文作者签名： 指导教师签名： 日期： 年 月 日 日期： 年
4、月 日 本论文属于 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 I 摘摘 要要 计算机视觉技术的突飞猛进带动了整个智能视频监控产业链的快速发展，由此孕育的巨大商机激发越来越多的企业及研究机构投入到该行业的前沿技术研发中来。在这样背景下，基于图像处理、模式识别的人流量统计技术逐渐发展起来，由于人流量数据可以为商场、机场、公交公司、地铁站等场所进行智能管理和决策提供重要依据，因而该项技术在智能视频监控领域中占据了非常重要的地位。本文针对公交车客流量统计技术展开了系统深入的研究，并提出了一套完整的解决方案。 在车载智能监控系统中，摄像机俯视整个监控场景，本文充分利用了摄像
5、机成像视角的特殊性采用检测识别乘客人头有效的避开了人体识别这一难点，因为人头更类似于一个刚体且彼此之间的遮挡概率更小。本文采用梯度方向直方图作为人头特征描述子，线性支撑向量机作为学习算法建立关于人头的线性目标分类模型。线性目标分类模型再结合多尺度检测窗口滑动搜索的机制将输入图像从原始空间映射到新的空间中，转换为分值映射图像，分值映射图像经过一些简单的处理即可容易的实现人头检测。 本文的人头跟踪技术在粒子滤波器的整体框架下采用了目标检测指导目标跟踪的机制，稳定的捕获了人头目标的运动轨迹。最后通过对运动轨迹进行分析，判断出乘客的行为方式，继而实现客流量的自动统计计数。 实验结果表明本文提出的客流量
6、统计算法能有效的抵抗外界条件变化的干扰，具有较高的统计准确度。 关键词：关键词：人流量统计 目标检测 目标跟踪 粒子滤波 轨迹分析 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 II Abstract Recently the industry of intelligent video surveillance was activated by the rapid development of the computer vision technology， which contains huge amounts of profit， so more and more
7、enterprises and research institutions come into this filed. Under this background，counting peoples who comes through a ROI area or line based on image processing、pattern recognition techniques were gradually developed. Due to the number of people in the shopping malls、airports、bus stations、subway st
8、ations and so on plays an important role in intelligent management and decision, so more and more researchers are interesting in this filed. In this paper, we have researched the topic of counting passengers getting in a bus and proposed a novel approach for it. In our surveillance system the camera
9、 overlooks the scene，taking advantage of the special angle of view，people head detection is more efficient than people body detection, because head is more like a solid object than body, and occlusion probability is even smaller among heads than bodies. In this paper, we use Histograms of Oriented G
10、radients for head feature descriptor and establish the linear classification model for head based on linear support vector machine, through this model combined with multi-scale detection window slipping search approach, we can map the original image into a new space, calling the result image as scor
11、e-map image. Processing score-map image simply we can achieve the head information in the original image. We proposed an approach for multi-head tracking-by-detection in a particle filtering framework through which can obtain head trajectory. Next, by analysis of head trajectory simply, we determine
12、 the behavior of the passengers getting in the bus, then，count the number of passengers automatically. Experimental results show that our algorithm has a high statistical accuracy. Keywords: Counting Passengers Object Detection Object Tracking Particle Filters Trajectory Analysis 华华 中中 科科 技技 大大 学学 硕硕 士士 学学 位位 论论 文文 III 目目 录录 摘摘 要要 . I Abstract .II 1 绪论绪论 1.1 研究背景 . (1) 1.2 国内外研究现状 . (1) 1.3 本文结构 . (5) 2 人头检测技术原理人头检测技术原理 2.1 制作样本集 . (6) 2.2 特征提取 . (9) 2.3 训练学习目标分类模型 . (11) 2.4 人头检测识别 . (13) 2.5 本章小结 . (16) 3 粒子滤波在人头跟踪中的应用粒子滤波在人头跟踪中的应用 3.1 粒子滤波的基本原理 .
