基于智能视频监控的人流量统计系统研究

基于智能视频监控的人流量统计系统是利用智能视频监控技术对监控区域的人流量进行统计,其核心技术包括运动目标检测、人体目标识别和运动人体跟踪,它涉及计算机视觉技术、模式识别技术和人工智能技术等多个领域,是一个充满挑战的前沿性课题,具有广泛的应用前景。 本文针对开放环境下人流量统计的需求,设计了基于智能视频监控的人流量统计系统,并针对其中的运动目标检测、人体识别和人体跟踪及多人体目标跟踪等关键技术进行了分析和研究,主要内容概括如下： 针对运动目标检测技术,通过对若干运动目标检测技术的对比分析,结合本系统的特点,确定并实现了基于背景差分法的人体目标检测方法和基于混合高斯背景建模的背景模型的实时更新方法。 针对人体识别技术,本文提出了基于BP神经网络的人体识别方法,对其中涉及的人体模型的创建、图像特征提取、网络训练和识别作了深入的研究。 针对运动人体跟踪技术,通过建立人体运动方程,实现了基于扩展卡尔曼滤波器的运动人体跟踪；提出了基于人体颜色模型实时自动更新的多目标跟踪方法,并利用概率密度函数对多人体目标进行匹配跟踪。 基于上述关键技术,最终完成了基于智能视频监控的人流量统计系统设计。系统调试及实验结果表明,该技术能够准确对人流量进行统计,具有很好的鲁棒性。