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T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

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AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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63 篇 学位论文
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机构

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2 篇 长春理工大学
2 篇 南京大学
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2 篇 上海海洋大学
2 篇 安徽大学
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2 篇 解放军信息工程大...
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作者

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详细简洁

排序：

基于视觉感知的室内场景识别与理解

基于视觉感知的室内场景识别与理解

引用

作者：周圣云电子科技大学

学位级别：硕士

室内场景的识别与理解是智能化信息处理的关键技术,相关研究成果已经在不同的领域投入广泛的应用,主要包括安防领域的行人检测、目标追踪、人脸识别等,互联网信息领域的图像内容检索,智能机器人领域的目标找寻、场景理解、障碍物检测等... 详细信息

室内场景的识别与理解是智能化信息处理的关键技术,相关研究成果已经在不同的领域投入广泛的应用,主要包括安防领域的行人检测、目标追踪、人脸识别等,互联网信息领域的图像内容检索,智能机器人领域的目标找寻、场景理解、障碍物检测等,给人类日常生活和工作的很多方面提供了便利,具有重要的理论研究意义和工程应用价值。本文以基于视觉感知的室内场景目标检测与场景识别为研究重点,主要研究内容如下:1.从有效的局部特征梯度直方图为入手点,研究可变形部件模型(Deformable Part-based Model,DPM)的组成、多尺度下的匹配和评分方法。对模型的训练方法进行了深入探讨,使用坐标下降算法,结合筛选困难负样本进行隐性变量支持向量机的训练。因此,目标检测可以在不同尺度、目标的不同部分进行实现,使得检测方法对目标的姿态变化、局部位移造成的形变有很好的鲁棒性。同时,研究通过径向基编码融合特征上下文(Feature Context),使可变形部件模型能够利用更多的上下文信息,并通过实验与其它优秀算法进行对比,验证可变形部件模型优于其它算法,且特征上下文的融合提高了模型的检测性能。2.深入研究使用可变形部件模型获取拥有更强描述能力的场景特征,同时克服需要手工标注感兴趣区域(Region of Interest)的缺陷,通过调整其训练、匹配方法和参数,将其应用于室内场景识别。通过实验分析讨论了调整方法,以及模型的不同参数在室内场景识别中发挥的作用和影响。3.针对DPM模型对全局场景把握不足的缺点,引入基于特征通道的视觉感知场景gist特征,重点研究了强度、颜色、方向等不同视觉特征通道的gist特征提取,并基于softmax回归进行场景特征融合和识别分类。通过实验验证了特征融合对识别性能的提升,对比分析了改进的识别方法对室内场景识别的优势。

关键词：目标检测室内场景识别可变形部件模型特征上下文

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基于嵌入式GPU的船舱人员视频检测技术研究

基于嵌入式GPU的船舱人员视频检测技术研究

引用

作者：邹勇搏上海海洋大学

学位级别：硕士

渔船驾驶舱是渔船安全航行的核心部分,许多渔船的安全事故都是由于驾驶舱值班人员违规操作造成的,利用视频监控技术对渔船驾驶舱值班人员进行人员检测和人数识别,对整个渔船的安全有着至关重要的意义。嵌入式平台具有体积小、功耗低、... 详细信息

渔船驾驶舱是渔船安全航行的核心部分,许多渔船的安全事故都是由于驾驶舱值班人员违规操作造成的,利用视频监控技术对渔船驾驶舱值班人员进行人员检测和人数识别,对整个渔船的安全有着至关重要的意义。嵌入式平台具有体积小、功耗低、便于部署等特点,针对渔船船舱内空间狭小、船载电子设备需满足防水、防腐、防盐雾的无风扇设计要求等问题,论文选择嵌入式平台作为船舱人员视频检测的硬件平台。但是由于视频处理需要大量的运算,对硬件处理器的性能也有较高的要求,普通的嵌入式平台的计算性能无法满足要求,而拥有低功耗、高性能的嵌入式GPU成为解决这个问题的一个有效途径。本文所做的主要工作如下:(1)分析现有渔船安全监控系统中人员检测模块存在的问题,针对现有基于OpenCV和HOG特征的船舱人员检测系统检测准确率不高、检测速度较慢等问题,提出基于嵌入式GPU的船舱人员视频检测解决思路。(2)搭建基于YOLO目标检测框架的嵌入式船舱人员视频检测系统。为了提高系统检测的准确度,针对渔船驾驶舱的特殊场景进行建模,制作渔船驾驶舱专用数据集,在此基础上训练得出专用于渔船驾驶舱人员检测的模型。在嵌入式处理平台NVIDIA Jetson TX1上完成系统实现,测试结果表明,系统在检测准确率方面与现有船舱人员检测系统相比提高了10%,检测速度提高达到了近30倍。但是,系统的功耗也大大增加,长时间运行需要散热风扇的支持,无法完全适应渔船船舱环境无风扇系统的要求,并且系统实现的硬件成本亦大大提高。考虑到基于深度学习的YOLO目标检测框架实现模型较为复杂,并且受CUDA指定的硬件平台的限制。选择计算核心同为卷积神经网络表示的DPM算法。(3)搭建基于嵌入式GPU并行化DPM人员检测算法的低功耗船舱人员视频检测系统。对DPM算法进行了充分的理论研究,完成了算法在嵌入式Linux的移植工作,并对算法进行耗时分析和并行性分析,确定限制算法检测速度的瓶颈模块,利用可跨平台的OpenCL异构编程模型对算法进行并行性优化,提高算法的检测效率。在渔船驾驶舱专用数据集的基础上,训练了专用于渔船驾驶舱人员检测的多组件模型,保证算法的检测准确性。在嵌入式平台Firefly RK3288上完成了系统的实现。实验结果表明,经过性能测试和对比分析,与现有基于OpenCV和HOG特征的船舱人员视频检测系统相比,优化后的DPM算法检测准确率可以提高10%以上,检测速度提高7倍;与基于YOLO目标检测框架的嵌入式船舱人员视频检测系统相比,检测速度略有不足,但是功耗降低至7W以下,可以满足渔船船载电子设备无风扇设计的要求,并且硬件成本也大大降低。最终综合检测准确率、检测速度、功耗以及成本考虑,本文提出的基于嵌入式GPU并行化DPM算法的低功耗船舱人员视频检测系统是一种可以兼顾低成本、低功耗以及较高性能的人员检测系统,对于在特殊应用场景下的人员检测技术应用具有一定的借鉴意义。

关键词：渔船驾驶舱低功耗人员检测嵌入式GPU YOLO 可变形部件模型

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基于监控视频的室内人员空岗检测算法

基于监控视频的室内人员空岗检测算法

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作者：王霞天津大学

学位级别：硕士

随着生活水平的不断提高,人们的安防意识也不断增强。对于消防控制室、值班室、边防哨所等特殊场所,如果出现人员空岗行为,很可能会给人们的生命财产安全带来巨大损失,空岗检测意义重大。早期的空岗检测大多采取人工监督的方式,后来,随... 详细信息

随着生活水平的不断提高,人们的安防意识也不断增强。对于消防控制室、值班室、边防哨所等特殊场所,如果出现人员空岗行为,很可能会给人们的生命财产安全带来巨大损失,空岗检测意义重大。早期的空岗检测大多采取人工监督的方式,后来,随着大量摄像头的广泛架设,很多地方开始采用分配专人审看监控视频的方式,这些传统检测方法人力成本过高,而且长期关注显示屏容易使人错过关键视频片段,检测效果并不可靠。随着计算机视觉技术的不断发展,基于智能视频监控的空岗检测方法被提了出来,其关键在于实现室内人体目标的有效检测,进而分析其在岗状态变化,判定是否发生了空岗行为,消除安全隐患。现有的大部分人体目标检测方法都是针对室外处于直立状态的远视野行人,但对于监控条件下的近视野室内人体目标,摄像头的安装位置固定,人体目标常常呈现多视角、多变形、存在一定程度的遮挡等,给检测任务带来了困难与挑战。针对以上情形,本文提出了一种基于监控视频的室内人员检测算法网络模型,主要包括图像预处理部分和主体检测网络部分。图像预处理部分是指结合了多视角模型的区域建议网络,借鉴了两阶段目标检测网络模型Faster R-CNN中RPN的设计,充分考虑了正面、背面、侧面等多视角情形,提升了目标的召回率和检测率;主体检测网络部分则集成了特征提取、变形处理、可见性估计及分类判别等子模块,其中,变形处理和可见性估计部分是基于可变形部件模型的算法设计思想,并充分考虑了部件之间及模型各模块之间的联系,提升了多变形、存在遮挡等情形下的检测性能。除此之外,本文还提出了结合视频时序特点的人员空岗行为判定准则,符合实际需求。通过在几种典型的室内场景中采集大量相关监控视频,本文建立了包含多视角、多变形、存在遮挡等情形的室内空岗检测数据集。基于此数据集,本文进行了本算法模型在不同场景中的测试实验以及与其他经典人员检测算法的对比实验,充分验证了本文算法模型的有效性和鲁棒性,可以为相关研究领域提供参考。

关键词：视频监控空岗检测区域建议网络可变形部件模型联合学习

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基于DPM和XCF的行人检测算法改进和系统实现

基于DPM和XCF的行人检测算法改进和系统实现

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作者：赵旭东电子科技大学

学位级别：硕士

行人检测技术是计算机视觉领域中的研究重点和难点,在视频监控,智能交通等领域有较大的应用前景。但是有两点制约了行人检测技术的应用:其一在于行人目标是非刚体目标,容易发生形变并且容易与环境中的物体发生遮挡,导致检测精度差;其二... 详细信息

行人检测技术是计算机视觉领域中的研究重点和难点,在视频监控,智能交通等领域有较大的应用前景。但是有两点制约了行人检测技术的应用:其一在于行人目标是非刚体目标,容易发生形变并且容易与环境中的物体发生遮挡,导致检测精度差;其二是一般行人检测算法实时性差,限制了其应用场景。本文研究了两种主流的行人检测算法,并在这两种算法的基础上提出了融合和改进方法。可变形部件模型是行人检测领域中一种成功的算法,它使用可变形的部件有效对抗了遮挡和形变问题。基于通道特征的行人检测算法同样是近年来研究的热点,其自然的特征融合特性能充分挖掘各类型特征的优势,同时结合快速的特征金字塔构建方法达到了较快的检测速度。本人研究了上述行人检测算法优势和劣势,提出了几点改进和创新,主要有:(1)针对行人检测算法精度不足问题,提出在多种行人检测算法的检测得分基础上进行融合。本文研究了基于匹配层的信息融合理论以及各种应用方法,并应用于行人检测算法中,仿真实验结果证明整体的误检率和漏检率均有大幅降低。(2)针对部件模型可以对抗遮挡和形变问题以及基于通道特征的检测算法具有速度优势。本文提出在通道特征基础上应用简单的部件模型,通过应用合适的部件模型,可以在提高检测精度同时维持较高的检测速度。(3)针对聚合通道特征的多个特征通道使用多种特征分析方法,发现其中存在无效冗余的特征,通过在训练过程中抑制这些特征在分类器中的作用能一定程度上提高算法的性能。最后本文构建了一个行人检测系统,针对监控场景分别应用侧重于速度和侧重于精度的行人检测方案,并提取行人的有效相关信息存入数据库供快速检索。

关键词：可变形部件模型通道特征信息融合特征分析

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基于目标关系的场景危险性分析

基于目标关系的场景危险性分析

引用

作者：郑影哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

在过去的十几年中，计算机视觉领域的研究发展十分迅速。其中，对于视觉场景的理解也吸引了该领域内越来越多的研究者的兴趣，并取得了大量的研究成果。视觉场景理解的研究内容主要可分为三个部分：物体检测，场景分类和几何空间推理，... 详细信息

在过去的十几年中，计算机视觉领域的研究发展十分迅速。其中，对于视觉场景的理解也吸引了该领域内越来越多的研究者的兴趣，并取得了大量的研究成果。视觉场景理解的研究内容主要可分为三个部分：物体检测，场景分类和几何空间推理，而各部分也都有了较为深入的研究。但是，尽管对于视觉场景理解的研究已经取得了长足的发展，其中依旧有很多需要进一步探讨的问题。本文的研究内容主要是针对图像和视频中存在的场景的危险性进行分析，这属于场景理解的研究范畴。就我们所知，当前还没有这方面的相关研究存在。对视觉场景中可能存在的危险性进行检测和估计有着极其重要的现实意义，特别是在一些人群密集如火车站、机场候车厅、城市广场等公共场所。如果能够发现其中存在的危险情况，并估计出它的危险性，我们就可以采取相应的措施来保护人们的生命安全，将损失降到最小。针对静态图像场景，我们提出了一种基于目标关系的危险性分析框架。通过当前十分成熟的可变形部件模型（DPM）对场景中与危险性相关的目标物体（人和枪）进行检测，取得了较好的检测结果。在得到目标的空间位置之后，根据确定的危险性相关准则，对目标间的关系进行建模。然后，以目标关系作为该场景的特征描述，利用回归分析的方法对其危险性进行估计。在视频中场景的危险性分析时，考虑到与静态图片中的不同，需要达到实时的处理性能。因而不能采用前面提到的可变形部件模型来对其进行建模，此处我们采用当前十分先进的跟踪-学习-检测（TLD）算法框架对相关目标进行实时跟踪，同时结合DPM的优良检测性能对跟踪进行辅助优化。最后，考虑到在各种以人为主导的场景中，可能出现的各种危险情况（包括持枪）都在某种程度上与人体的姿态有着一定的联系。将人体的姿态估计看作是一种建立在马尔科夫随机场（MRF）上的最大后验概率（MAP）推导问题，我们提出采用分支界限算法来对该问题进行求解。通过分支界限算法捕捉到的人体姿态信息，可以为场景中的危险性分析提供更多的有用信息。

关键词：目标关系危险性分析可变形部件模型 TLD跟踪分支界限算法

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视频拥挤场景下快速目标检测算法的研究与实现

视频拥挤场景下快速目标检测算法的研究与实现

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作者：陈泳瑾南京邮电大学

学位级别：硕士

现代城市公安监控摄像头数量普遍达到万台以上,城市监控主要针对人、车两类目标,其中对于行人目标的检测,特别是在拥挤场景下行人目标快速准确的检测一直是该领域的一个难点,同时,目标检测也是计算机视觉和模式识别等领域的一个非常活... 详细信息

现代城市公安监控摄像头数量普遍达到万台以上,城市监控主要针对人、车两类目标,其中对于行人目标的检测,特别是在拥挤场景下行人目标快速准确的检测一直是该领域的一个难点,同时,目标检测也是计算机视觉和模式识别等领域的一个非常活跃的研究方向。本文首先分析研究了当前常用的目标检测算法,针对拥挤场景下的目标相互遮挡的难点,利用可变形部件模型(DPM)算法进行拥挤场景下的目标检测,达到了较好的检测准确性能,但由于该算法需要进行全局滑窗检测和金字塔计算,算法复杂度高,计算量大、实时性差,很难应用到实际智能视频分析系统中。本文针对实际智能视频分析系统的应用需求,提出分层检测原则,采用“由粗到精”的思想,对于给定的实验视频序列,首先通过对称差分提取动目标前景,快速定位潜在目标区域,利用可变形部件模型(DPM)对该潜在目标区域进行精确检测,在一定程度上降低了该算法的计算量,满足了特定视频拥挤场景下目标检测准确性和准实时的应用要求;同时,提出对快速粗定位目标潜在区域采用BING+DPM算法达到快速似物性检测,满足特定视频拥挤场景下快速目标检测的实时应用要求。本文利用INRIA和Pets2006等行人数据库对算法进行评估,获得算法对行人目标的准确率和查全率,得到PR曲线。再利用工程中心现有的实际系统平台的视频进行实验,实验结果表明虽然BING+DPM算法的目标检测正确率受BING算法性能的限制不如对称差分+级联DPM算法,但能够大幅提高检测速率,可以满足视频分析系统的实时性应用要求,对称差分+级联DPM算法能够获得较高的检测正确率,能够在一定程度上满足特定场景视频分析系统的实际应用要求,将两者有机结合可以在一定程度上满足特定视频拥挤场景下快速目标检测的准确性与实时性要求。

关键词：目标检测可变形部件模型潜在目标区域 BING

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基于改进的DPM的车辆和行人目标检测和识别

基于改进的DPM的车辆和行人目标检测和识别

引用

作者：孙婷娇吉林大学

学位级别：硕士

目标检测技术是计算机视觉领域重要的研究方向之一,检测技术的发展有效的帮助人们解决了很多问题,并广泛的应用在现实生活中。可变形部件模型(Deformable Part Model,DPM)是目标检测技术中非常流行的一种方法。DPM是基于方向梯度直方图(... 详细信息

目标检测技术是计算机视觉领域重要的研究方向之一,检测技术的发展有效的帮助人们解决了很多问题,并广泛的应用在现实生活中。可变形部件模型(Deformable Part Model,DPM)是目标检测技术中非常流行的一种方法。DPM是基于方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradients,简称HOG)特征的目标检测模型,相比于其他的目标检测技术,DPM可以很好地解决光照因素对检测结果的影响,同时在模糊可视性方面还占有很大的优势,具有极高的识别正确率。目前DPM仍存在一些缺陷。DPM在HOG基础上进行改进,但是原始HOG特征中仍存在一些缺陷,使得DPM目标检测效果不够理想。本文主要针对DPM的两个缺陷进行改进。一,DPM是在HOG特征的基础上进行改进来提取特征,其中HOG的优点之一是HOG表示的是边缘(梯度)的结构特征,可以描述局部的形状信息。但在平滑区域内,HOG不能有效地体现区域特征信息。且当目标对象与其图片背景颜色差距不大时,HOG也不能清晰地给出目标对象和背景之间的边缘轮廓。二,DPM针对混合模型检测目标对象的判定标准,通过分数辨定当前检测图片中是否存在目标检测对象。这个分数是两部分分数之和:一是根滤波器得分,二是部件滤波器分数总和。当检测的图片中目标对象存在遮挡问题时,部件滤波器在特征提取时部件不能够很好地得到较为全面的特征信息,导致获取特征信息模糊,可能导致遮部件位置检测正确时,部件滤波器计分偏低,从而使最高分偏低,造成目标检测时发生漏测现象。本文中,针对上述DPM的两个问题进行优化,提出来一种基于多融合特征的DPM算法,主要改进点有两点:一提出来基于HOG和旋转不变性等价局部二值模式(Local Binary Pattern,简称LBP)特征的HL融合特征作为DPM的特征提取,既能够得到梯度信息,又能够有效的表示图片的纹理信息,有效的解决了在平滑区域内,HOG不能有效地体现其特征信息的问题,同时,也解决了当目标对象与其图片背景颜色差距不大时,HOG不能很好地体现目标对象和背景之间的边缘轮廓的问题。二是提出加权部件模型,用于提高有效信息部件滤波器的利用率,在目标检测过程中,当存在被遮挡时,能够对不同部件滤波器的重要度进行一个区分,使得有效特征信息的部件的权值变大,响应分变高,特征信息较少或者没有检测到特征信息的比重变小,这样能够充分地发挥有用部件的作用,避免了因遮挡造成的检测信息浪费,很大的提高了检测正确率。实验证明,这一模型可以有效解决本文中提出的原始DPM存在的问题,提高目标检测的正确率。

关键词：目标识别可变形部件模型多特征融合模型车辆和行人检测

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基于行为图像区域的行为识别算法研究

基于行为图像区域的行为识别算法研究

引用

作者：沈家骏燕山大学

学位级别：硕士

静态图像中的行为识别近年来逐渐成为计算机视觉和模式识别领域一个活跃的课题。有些行为类别可以被单幅图像清楚地描述,静态图像中的行为识别关注从单幅图像中辨别行为。本文选择7类常见行为搭建数据集,对基于行为图像区域的行为识别... 详细信息

静态图像中的行为识别近年来逐渐成为计算机视觉和模式识别领域一个活跃的课题。有些行为类别可以被单幅图像清楚地描述,静态图像中的行为识别关注从单幅图像中辨别行为。本文选择7类常见行为搭建数据集,对基于行为图像区域的行为识别算法进行研究。首先,本文研究了基于DPM模型的行为识别算法。传统的行为识别方法往往使用整个人体包围盒,本文仅选择与行为相关的区域,即行为图像区域。根据行为特点和样本分布合理设置混合可变形部件模型的部件数量和行为视角,判别训练得到行为模型。综合考虑不同阈值下行为模型的查全率和查准率等参数,为每个行为模型选择最佳阈值。从行为模型对图像预测的人体包围盒中选择匹配得分最高的作为对该图像最终的行为表示。其次,本文研究了基于行为核心区域加权融合的行为识别算法。仅选择行为最本质的部分,即行为图像核心区域。使用混合可变形部件模型,判别训练得到行为模型。再与基于行为图像区域的行为模型对图像的匹配得分加权融合作为对该图像最终的行为表示,增强行为模型对行为全局和局部结构的表达能力。最后,本文研究了基于分布式行为图像区域的行为识别算法。使用部件的新概念,即姿态,在关键点的结构空间和图像区域的表观空间紧密聚集。将人体划分成更加细致的部位,使用关键点注释信息为各个姿态寻找具有相似结构的图像区域构成样本,使用线性SVM训练得到行为模型。每个姿态从不同角度刻画了行为特点,姿态数量越多,对行为的描述就越全面。从行为模型对图像的姿态响应得分中,选择符合阈值条件的得分相加之和作为对该图像最终的行为表示。

关键词：行为识别行为图像区域行为图像核心区域可变形部件模型姿态

来源：评论

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基于监控视频的行人重识别技术研究与应用

基于监控视频的行人重识别技术研究与应用

引用

作者：王帅帅哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

近年来,监控视频网络在各个行业得到了广泛的应用,由此产生的海量视频数据仅使用传统人工处理满足不了人们的要求,结合计算机视觉技术的智能监控系统成为解决这一问题的重要途径。作为智能监控系统中的一个重要任务,行人重识别逐渐引起... 详细信息

近年来,监控视频网络在各个行业得到了广泛的应用,由此产生的海量视频数据仅使用传统人工处理满足不了人们的要求,结合计算机视觉技术的智能监控系统成为解决这一问题的重要途径。作为智能监控系统中的一个重要任务,行人重识别逐渐引起了人们的注意。行人重识别是指对不同相机下的行人图像进行匹配,在不同视频中找到目标行人的过程。研究其相关技术及工程应用具有重要的学术意义和极大的应用价值。为了研究实际监控场景的行人重识别,本文从原始监控录像出发,研究了视频中的运动目标检测及人体检测,结合特征提取与度量学习算法查找目标行人,并搭建行人重识别系统,完成监控视频中的行人重识别工作。本文的主要工作如下:(1)针对传统颜色命名空间(Color Naming,CN)特征计算复杂度高或外观描述不足的问题,提出一种比较简单的CN特征,采取新的非线性策略量化色调、饱和度、明度(Hue,Saturation,Value,HSV)颜色空间,将颜色空间量化为10个等级,用低维向量空间表示高维颜色空间,更好的描述颜色特征。(2)研究并实现了视频中的行人检测算法。首先研究了运动目标检测算法,选用Vibe算法进行检测,得到了运动目标区域,在运动区域进行行人精检,极大的提高了行人检测效率。其次使用改进的可变形部件模型进行行人精检,针对单一梯度方向直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征在描述目标方面的缺陷,将简化的HOG特征与局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征进行融合。同时提出自适应权重分配方法,对模型不同的部件赋予不同的权重,使不同部件具有更强的区分性,有效解决了行人遮挡问题。最后针对模型中特征金字塔复杂度高的问题,优化了图像金字塔的构建过程,降低了算法复杂度。通过实验对比,验证了本文算法的优越性。(3)研究并实现了行人重识别算法。首先为了提高检测效率,结合设计的CN颜色特征,通过对比行人上下半身颜色进行行人预识别,缩小待检测目标的范围。其次为了解决传统的简单低级特征融合不能很好解决目标图像因光照、尺度变化导致识别率较低等问题,本文结合中级CN特征和简单高维度的低级特征,融合得到了更具鲁棒性的行人特征。最后通过实验选择最合适的度量学习算法并在多个数据集上进行测试,验证了行人重识别算法的有效性和适用性。最后基于MFC和Opencv开源库设计并搭建面向视频的行人重识别系统。将视频行人检测与行人重识别模块串联在一起,完成图像和简单语义的行人重识别工作。

关键词：行人重识别运动目标检测可变形部件模型 CN特征特征融合

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监控视频中运动目标快速检测

监控视频中运动目标快速检测

引用

作者：姜幽丞中国科学院大学

学位级别：硕士

视频监控随着数字视频的普及、网络传输的发展以及摄像设备成本的降低得到了广泛应用。面对大量的监控视频，人工分析视频内容变得十分困难，因此智能化分析视频内容成为人们关注的研究方向。其中目标检测技术作为智能化分析应用的基础... 详细信息

视频监控随着数字视频的普及、网络传输的发展以及摄像设备成本的降低得到了广泛应用。面对大量的监控视频，人工分析视频内容变得十分困难，因此智能化分析视频内容成为人们关注的研究方向。其中目标检测技术作为智能化分析应用的基础有着重要的研究意义，是一些高级智能分析技术如流量统计、目标跟踪以及异常行为事件检测等技术的基础。现有的目标检测研究大多针对图像开展，一般检测速度较慢。在针对视频监控应用的研究中，我们发现人们通常比较关注运动目标，并且视频帧具有图像不具备的时序信息。因此，本文研究了常见的前景区域提取方法与目标检测方法，具体研究成果如下:\n 1.基于多尺度融合的背景去除方法针对现有背景去除方法提取的前景图噪声较大的问题，本文提出了一种多尺度融合的背景去除方法。该方法通过融合不同尺度下的ViBe背景去除算法，将得到的背景图作为最终的背景模型，该方法在保留了图像的高频信息的同时也降低了图像的噪声，有效减少了提取的前景区域中的无目标区域，避免了在无效区域的目标检测。改进后的算法在具有动态背景（如摇曳的树叶、水面的波纹等）场景的视频中效果显著。\n 2.基于平均加权的HOG特征与部件模型的目标检测方法基于部件的目标检测方法对于目标形变等情况具有很好的检测效果，相比传统基于全局模板的目标检测方法在检测精度上有很大提升，但由于特征复杂，检测速度慢，检测一幅640×480图像要20～30秒。制约速度的主要原因是计算部件的最佳位置与特征匹配，本文提出了一种基于平均加权投票的HOG特征，并采用了部件级联加速的方法，提高了检测速度。\n 3.基于背景去除与部件模型的目标检测系统在上述研究成果的基础上，本文研发了一个运动目标检测系统。该系统采用多尺度融合背景去除方法提取前景区域，再对前景区域上采用基于平均加权HOG特征与部件模型的目标检测方法，减少了对无目标区域的检测，提高了目标检测速度。

关键词：视频监控运动目标检测目标跟踪区域提取可变形部件模型

来源：评论

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