【畢業(yè)學(xué)位論文】（Word原稿）基于前后臺智能分析的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)-軟件工程

中圖分類號： 學(xué)校代碼： 10055 密級： 公開 碩 士 學(xué) 位 論 文 基于前后臺智能分析的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng) 要 I 摘 要 本文主要針對機器視覺領(lǐng)域的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)進(jìn)行了相關(guān)的研究和設(shè)計實現(xiàn)。對國內(nèi)外 人數(shù)統(tǒng)計算法進(jìn)行了研究和對比，針對其存在的缺陷進(jìn)行了改進(jìn)，提出了一種有效的實時人數(shù)統(tǒng)計方法并 設(shè)計并實現(xiàn)了一套適合復(fù)雜場景 下的基于前臺和后臺分析的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)。該系統(tǒng)由前端的分析儀系統(tǒng)和后臺服務(wù)系統(tǒng)組成，將人數(shù)統(tǒng)計算法模塊放于前端，有效地降低了服務(wù)器端的負(fù)載，可以實現(xiàn)實時人數(shù)統(tǒng)計并進(jìn)行后臺數(shù)據(jù)分析和匯總，適合商場、車站等復(fù)雜場景的使用。 針對本系統(tǒng)所涉及的相關(guān)領(lǐng)域和技術(shù)，文章首先介紹了其核心技術(shù)領(lǐng)域即圖像處理和機器視覺的相關(guān)技術(shù)。對 開源圖像處理庫 行了簡單介紹， 闡明了選擇 進(jìn)行圖像核心算法開發(fā)的原因和主要功能框架，給系統(tǒng)的實現(xiàn)思路奠定了基礎(chǔ)。其次文章對圖像壓縮和圖像的灰度直方圖進(jìn)行了介紹，在 此基礎(chǔ)上主要對移動物體跟蹤進(jìn)行了詳細(xì)研究，這是人數(shù)統(tǒng)計算法實現(xiàn)的核心原理，也是系統(tǒng)最主要的部分。 最后介紹了本文所涉及的智能分析儀技術(shù)和其所用到的數(shù)據(jù)庫訪問技術(shù)。 文章根據(jù)目前人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的 發(fā)展趨勢，通過調(diào)研對用戶的需求進(jìn)行了總結(jié)歸納，并且根據(jù)總結(jié)歸納 的結(jié)果，按照模塊設(shè)計的原則，對 人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的設(shè)計 。系統(tǒng) 主要 分為前端分析儀系統(tǒng)和后臺服務(wù)系統(tǒng)。其中前端系統(tǒng)又 包括 信模塊 ， 視頻采集模塊 、 視頻預(yù)處理模塊 以及 視頻分析模塊 ；后臺服務(wù)系統(tǒng)主要包括 系統(tǒng)登陸模塊 、 網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽模塊 、 視頻播放模塊 、 分析儀管理模塊 和 報表統(tǒng)計模塊 。文中 對各個模塊進(jìn)行了嚴(yán)格的定義，明確了它們之間的接口關(guān)系 ，從而使系統(tǒng)具有模塊化的優(yōu)點。 通過本課題的研究，利用數(shù)據(jù)庫、計算機技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及圖像處理技術(shù) ，實現(xiàn)了 基于前后臺智能分析的人數(shù)統(tǒng)計 平臺，彌補了目前 該領(lǐng)域 在 智能化方面的缺陷，并且通過多種機制對系統(tǒng)進(jìn)行了安全管理，如多重 用戶管理機制，采用C/S 軟件架構(gòu)等，在 多種 環(huán)境下試用 ， 該 人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng) 取得了較為滿意的效果。 關(guān)鍵字 ： 人數(shù)統(tǒng)計 ； C/S 模式 ； 視頻 分析； 分析儀 I n a on is we a in on we a on to of it on is so in of It a of to of in is of to of of in on of to is of a of of to in is a of on of II as , a of C/S; 錄 錄 摘 要 . I . 一章 引 言 . 1 第一節(jié) 研究背景 . 2 第二節(jié) 國內(nèi)外現(xiàn)狀 . 6 第三節(jié) 主要工作 . 8 第四節(jié) 論文結(jié)構(gòu) . 9 第二章 相關(guān)技術(shù) .一節(jié) 圖像處理技術(shù) . 11 像處理庫 . 11 頻圖像壓縮 . 13 像灰度直方圖 . 15 動物體跟蹤 . 16 第二節(jié) 智能視頻分析儀 . 20 第三節(jié) 數(shù)據(jù)庫相關(guān)技術(shù) . 21 第三章 系統(tǒng)設(shè)計 . 25 第一節(jié) 前端系統(tǒng)設(shè)計 . 26 信模塊 . 26 頻采集模塊 . 29 頻預(yù)處理模塊 . 30 頻分析模塊 . 32 第二節(jié) 后臺系統(tǒng)模塊設(shè)計 . 35 據(jù)庫設(shè)計 . 35 統(tǒng)登陸模塊 . 36 絡(luò)監(jiān)聽模塊 . 37 頻播放模塊 . 37 目錄 分析儀管理模塊 . 38 表統(tǒng)計模塊 . 39 第四章 系統(tǒng)實現(xiàn) . 42 第一節(jié) 系統(tǒng)的工作流程圖 . 42 第二節(jié) 前端系統(tǒng)實現(xiàn) . 43 頻采集模塊的實現(xiàn) . 43 頻預(yù)處理 . 46 于混合高斯模型的背景建模 . 49 塊跟蹤 . 51 塊直方圖投影分析 . 54 第三節(jié) 后臺系統(tǒng)實現(xiàn) . 55 統(tǒng)登陸模塊的實現(xiàn) . 55 頻播放模塊的實現(xiàn) . 55 絡(luò)監(jiān)聽模塊 的實現(xiàn) . 56 析儀管理 . 57 表統(tǒng)計的實現(xiàn) . 59 第五章 總結(jié)與展望 . 61 第一節(jié) 總 結(jié) . 61 第二節(jié) 展 望 . 61 參考 文獻(xiàn) . 63 致 謝 . 65 個人簡歷、在學(xué)習(xí)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文和研究成果 . 66 第一章 引 言 1 第一章 引 言 隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，視頻監(jiān)控相關(guān)產(chǎn)品越來越受到人們的重視，其市場份額越來越大。而視頻監(jiān)控技術(shù)的智能化是一個急需解決的問題，因為對視頻監(jiān)控進(jìn)行智能化分析，運用生物識別等技術(shù) 1才能使其發(fā)揮更大的作用，并且產(chǎn)生新的應(yīng)用需求。視頻客 流統(tǒng)計是目前比較熱門的一種智能應(yīng)用。隨著現(xiàn)代企業(yè)的逐步發(fā)展，顧客數(shù)量是一個非常重要的有效信息，其在一定程度上時時刻刻反應(yīng)市場的動態(tài)情況，其應(yīng)用領(lǐng)域包括商場超市、重要的軍事基地、政府部門、企事業(yè)單位、工廠工地等特別場合，可能都需要對進(jìn)出的人員進(jìn)行計數(shù)，從而獲取重要的信息： 1）重要的旅游場所，可能需要對進(jìn)出參觀的人員進(jìn)行統(tǒng)計分析，并且對其趨勢進(jìn)行一定的預(yù)測，從而更好的進(jìn)行園區(qū)規(guī)劃、公共資源分配，人員調(diào)動以及客流疏導(dǎo)等工作的開展。 2）商場超市可能需要對相關(guān)的消費人員數(shù)量進(jìn)行統(tǒng)計分析，研究客流數(shù)據(jù)、客流習(xí)慣一直 是視頻商業(yè)智能分析的一個核心重點，通過客流的智能分析，從而實現(xiàn)商場超市利潤的最大化。 3）學(xué)校、工廠等可能需要統(tǒng)計進(jìn)出重要場所的相關(guān)人員數(shù)量，從而可以進(jìn)行相應(yīng)資源的開放，以及疏導(dǎo)人員的配置，從而保證學(xué)生的人身安全，工廠的正常運營。 雖然客流數(shù)量的統(tǒng)計在一定程度上可以衡量相關(guān)商業(yè)設(shè)施運營的狀況，并且通過準(zhǔn)確的客流數(shù)量數(shù)據(jù)來總結(jié)歸納客流的行為規(guī)律，從而可以從側(cè)面了解相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施運營維護情況，并且相關(guān)的運營維護單位可以有效的組織運營工作，安排相應(yīng)的運力，如火車站、長途汽車站等公共服務(wù)部門。不過，目前客流數(shù)量的實時 檢測技術(shù)還存在很多不足，需要進(jìn)一步的改進(jìn)與完善，甚至當(dāng)前，有些調(diào)查機構(gòu)依舊是派人力到街口、門口等場所進(jìn)行人工計數(shù)方式，這種計數(shù)方式顯然過于低下，并且浪費大量人力、物力。另外也有廠家采用紅外的技術(shù)、或者電磁感應(yīng)技術(shù)進(jìn)行客流數(shù)量的統(tǒng)計，然而這種設(shè)備往往誤差大，無法獲取精確的客流數(shù)量，不能滿足人們?nèi)找嫣岣叩男枨蟆?第一章 引 言 2 隨著視頻監(jiān)控的逐漸普及，采用視頻圖像的智能分析算法進(jìn)行客流技術(shù)的案例越來越多，并且由于它價格低廉，統(tǒng)計結(jié)果精確，并且具有監(jiān)控界面交互簡單3，所以逐漸被商場、超市所接受。據(jù)不完全統(tǒng)計，目前美國、歐洲各 國等發(fā)達(dá)地區(qū)和國家 95%以上的大型超市、商場、連鎖店都廣泛采用基于視頻監(jiān)控的客流統(tǒng)計分析系統(tǒng)，它們利用視頻監(jiān)控系統(tǒng)的廉價性的特點，廣泛使用，從而達(dá)到指導(dǎo)管理、指導(dǎo)作業(yè)的目的，從而實現(xiàn)智能管理，智能經(jīng)營的目的，為進(jìn)一步擴張鋪平道路，獲得有效信息。 第一節(jié) 研究背景 基于計算機圖像處理的客流計數(shù)存在多種方式，具體我們在這里列舉三種主要的方式： 第一種方式，就是利用雙目攝像機，其基本原理的就是利用雙目的視差，即充分利用兩個或多個攝像機照射同一區(qū)域，從而獲取同一個目標(biāo)的視差。雙目攝像機存在兩種模式，一種是兩個單獨的 攝像機，進(jìn)行幾何空間的配準(zhǔn)，另外一種是兩個一體攝像機，從而降低其配準(zhǔn)難度，但是價格更高；通過視差可以在一定程度上解決了目標(biāo)之間的遮擋問題，并且可以計算出人體的高度，從而實現(xiàn)目標(biāo)高度在一米半到一米八之間的統(tǒng)計功能，并且在統(tǒng)計過程中，記錄的目標(biāo)的運動方向，典型的應(yīng)用實例就是英國 益百利 。 第二種方式，基于橫切面的客流統(tǒng)計技術(shù)，其基本原理就是對經(jīng)過一個橫切面的目標(biāo)進(jìn)行計數(shù)。該類系統(tǒng)往往需要在出入口處按照攝像機，實現(xiàn)視頻圖像的采集功能，并且進(jìn)行背景建模，前背景分割獲取運動目標(biāo)，通過跨過橫切面的像素數(shù)量，使用分類器，從 而實現(xiàn)客流數(shù)量統(tǒng)計，目前國內(nèi)很多視頻監(jiān)控廠家都采用此類技術(shù)，因為此類技術(shù)計算負(fù)擔(dān)小、統(tǒng)計精度在通常情況下是可以接受的，但是要想提高精度，其難度也將會大增，存在瓶頸問題。 第三種方式，就是運用目標(biāo)檢測 4目標(biāo)跟蹤等 6綜合技術(shù)對客流進(jìn)行有效統(tǒng)計，系統(tǒng)利用幾乎垂直向下的攝像機來獲取視頻圖像資源；此類算法可以采用霍夫變換，對圖像中近似圓的區(qū)域進(jìn)行檢測，并且綜合考慮人的頭發(fā)顏色，運動方向等特征，分析所檢測到的目標(biāo)是不是有效目標(biāo)，如果是有效目標(biāo)，就進(jìn)行計數(shù)，反之，視為偽目標(biāo)。此類系統(tǒng)往往計算負(fù)擔(dān)大，但是檢測 精度較高，提升第一章 引 言 3 空間所遇瓶頸較少，是目前主要的研究方向之一。 通過對上述監(jiān)控環(huán)境下所使用的三大類客流統(tǒng)計技術(shù)，我們可以發(fā)現(xiàn)其中各類系統(tǒng)所存在的優(yōu)點和缺點： 從上面介紹可以看出，第一種客流計數(shù)方式實質(zhì)上是通過檢測運動目標(biāo)的高度來實現(xiàn)客流技術(shù)目的，這種方式存在的最為明顯的缺點就是當(dāng)被檢測的人員身高過高或者升高達(dá)不到系統(tǒng)所設(shè)置的閾值，就不會被檢測到，因為其往往因為閾值設(shè)置而產(chǎn)生瓶頸，不過當(dāng)閾值設(shè)置區(qū)間增大，其相應(yīng)的誤報也會大大增加，如當(dāng)系統(tǒng)下限調(diào)低，那么背包的行人可能被檢測成兩個人，從而產(chǎn)生誤報，另外其檢測區(qū)間的增 大也會對相應(yīng)的攝像機提出更高的要求，從而導(dǎo)致系統(tǒng)成本幾何指數(shù)增加。 第二種方式雖然具備第一種方式所具有的缺點，不過其檢測精度受現(xiàn)場環(huán)境影響很大。如當(dāng)攝像機角度、攝像機安裝位置的不同，一個運動目標(biāo)在圖像上存在的面積、角度就不同，當(dāng)其通過客流檢測截面時，會產(chǎn)生不同數(shù)量的像素，然而不同的像素數(shù)量可能對應(yīng)不同的人員數(shù)量，并且目標(biāo)距離攝像機遠(yuǎn)近的不同，會產(chǎn)生不同的運動像素，因此這類客流計數(shù)方式往往具有很強的工程安裝要求，對相關(guān)的安裝人員有較高的要求，并且需要相應(yīng)的技術(shù)人員進(jìn)行指導(dǎo)，調(diào)試等等，因此其適用性較差。 當(dāng)攝像 機垂直安裝時，運動目標(biāo)在攝像機中所存在的影像就比較類似，因為圖像特征穩(wěn)定度大增，此時人頭往往是圓形的，因為可以采用霍夫變換，對人頭進(jìn)行檢測，并且進(jìn)行跟蹤。不過此類算法往往需要攝像機垂直照射，然而垂直照射在很多場景是不適合，因為攝像機存在視場的問題，并且所客流計數(shù)通道往往比較寬，所以存在一定的盲區(qū)；至此，在現(xiàn)實監(jiān)控環(huán)境中，攝像機與運動目標(biāo)存在一定的角度，為此可以選擇頭肩檢測算法實習(xí)目標(biāo)計數(shù)功能，因為人的頭肩形狀在一定程度上是比較特殊，并且具有穩(wěn)定性。 可以看出，如果要實現(xiàn)具有客流統(tǒng)計功能的視頻監(jiān)控系統(tǒng)需要融合 多種技術(shù)，其中包括視頻存儲技術(shù)、視頻分析技術(shù)、圖像處理技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)傳輸技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計技術(shù)、模式識別技術(shù)、人工智能技術(shù)、界面設(shè)計技術(shù)等多個領(lǐng)域，并且針對客流統(tǒng)計算法進(jìn)行深入的調(diào)研與分析，從而提取運動目標(biāo)，顏色特征、目標(biāo)輪廓、目標(biāo)邊緣等多種特征，并且通過大量的樣本對所提取的特征進(jìn)行訓(xùn)練，第一章 引 言 4 從而實現(xiàn)客流統(tǒng)計功能，下面是一個客流統(tǒng)計實例，具體可見 圖 1 圖 1流統(tǒng)計界面示意圖 從上面可以看出，如果攝像機安裝在正門上方，那么由于所計數(shù)的門寬度太大，從而導(dǎo)致門兩側(cè)進(jìn)出的人員不能被有效的技術(shù)，因為只能選 擇安裝在正對門口的位置，此位置情況下，人的頭肩特征較為明顯，因此可以采用頭肩檢測的方式實現(xiàn)客流統(tǒng)計。 雖然上面我們可以看到的只是客流統(tǒng)計的一個界面展示，但是可以看出，客流統(tǒng)計系統(tǒng)往往由三部分組成： 視頻采集單元：主要負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)采集，包括使用的攝像機、攝像機電源，視頻網(wǎng)絡(luò)等。 客流統(tǒng)計單元：主要負(fù)責(zé)視頻數(shù)據(jù)分析，其可能是一臺服務(wù)器，也可以是與視頻監(jiān)控平臺想集成的服務(wù)器。 統(tǒng)計分析單元：主要負(fù)責(zé)對客流統(tǒng)計獲取的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總分析，甚至是給第三方提供相應(yīng)服務(wù)的程序。 第一章 引 言 5 圖 1流統(tǒng)計系統(tǒng)構(gòu)成示意圖 從 圖 1統(tǒng)前端往往需要根據(jù)現(xiàn)場條件安裝若干個攝像頭，其數(shù)量受到檢測位置、檢測需求來決定，而且在一定程度上其安裝位置也受到后繼客流統(tǒng)計算法影響，因此安裝過程需要受到相關(guān)技術(shù)人員的支持與指導(dǎo)，從而才可能使客流統(tǒng)計算法達(dá)到很好的性能。 前端所采集的視頻信息，可以通過網(wǎng)絡(luò)，或者視頻線直接傳送給具有客流統(tǒng)計功能的處理單元，處理單元進(jìn)行相關(guān)算法運算，如背景建模、前景提取、濾波去除噪聲等功能實現(xiàn)客流統(tǒng)計功能，并且通過網(wǎng)絡(luò)將客流數(shù)據(jù)傳送給相關(guān)系統(tǒng)，或者第三方系統(tǒng)。 分析決策系統(tǒng)根據(jù)獲取的客流信息，進(jìn)行信息展示，并 且根據(jù)預(yù)定規(guī)則進(jìn)行相應(yīng)處理，如客流超過一定的程度，可能需要給正在休假的工作人員發(fā)送信息，讓其歸崗，提供服務(wù)?；蛘弋?dāng)客流產(chǎn)生異?，F(xiàn)象，過度擁擠，可能需要進(jìn)行一定的疏導(dǎo)，呼叫相關(guān)疏導(dǎo)人員到崗進(jìn)行有效的疏導(dǎo)，防止發(fā)生意外事件。從而達(dá)到防控未來的目的。 通常，具有客流統(tǒng)計功能的視頻監(jiān)控 系統(tǒng) 的 工作流程 可以具體到如 圖 1 第一章 引 言 6 圖 1客流統(tǒng)計系統(tǒng)的工作流程 目前根據(jù)調(diào)研，基于計算機視覺技術(shù)的客流統(tǒng)計系統(tǒng)往往具備以下一些功能特性： 1）系統(tǒng)具有實時瀏覽視頻的功能。 2）系統(tǒng)具有視頻存儲功能，可以對視頻進(jìn)行 有效的存儲，存儲時間可以根據(jù)具體請客設(shè)置，供事后查詢之用。 3）系統(tǒng)具有用戶管理功能，針對不同的需求，系統(tǒng)給不同的用戶開放不同的權(quán)限，從而滿足不同的需求。 4）雙向統(tǒng)計的功能，系統(tǒng)可以實現(xiàn)客流的雙向統(tǒng)計，從而精確了解客流信息，指導(dǎo)決策。 5）系統(tǒng)支持多種統(tǒng)計分析功能，通過多種方式對生產(chǎn)的客流信息進(jìn)行有效的展示，導(dǎo)出等。 6）視頻網(wǎng)管安全保證，為了保證信息的有效性，并且出于安全的考慮，需要對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有效的防護。 第二節(jié) 國內(nèi) 外 現(xiàn)狀 人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)有多種分類方式，按照監(jiān)控攝像頭的角度以及應(yīng)用場景可以分為垂直角度 場景和斜角場景兩種。從適用環(huán)境來劃分，人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)可分為斷面式和區(qū)域式。斷面式系統(tǒng)對一個二維斷面內(nèi)通過的不同方向的人數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計。適用于商店，車站等公共場所的出入口、室內(nèi)或者室外的人行通道等場合。區(qū)域式第一章 引 言 7 系統(tǒng)，則是可以實時地統(tǒng)計出一個指定區(qū)域內(nèi)的總?cè)藬?shù)或者進(jìn)行密度估計。區(qū)域式系統(tǒng)可以用于統(tǒng)計較小范圍內(nèi)或者較大范圍內(nèi)的人數(shù)，一般也稱為人群監(jiān)測統(tǒng)計系統(tǒng)。根據(jù)數(shù)據(jù)采集原理，人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)又可以分為紅外光電傳感器式、多攝像頭立體視覺式和單攝像頭式三類系統(tǒng)。其中紅外光電傳感器式的優(yōu)點是安裝方便、便于維護，已經(jīng)開始被廣泛應(yīng)用 于公交車、地鐵和火車的車門來統(tǒng)計上下旅客數(shù)量。紅外光電式人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)的主要缺點是目前只有斷面式的產(chǎn)品，此外，在進(jìn)出口斷面寬度較大，人流密集的情況下，由于無法分割位置緊鄰的人群，而導(dǎo)致統(tǒng)計精度下降。紅外系統(tǒng)的另一個問題是人數(shù)統(tǒng)計結(jié)果里沒有圖像一記錄，給實時觀測現(xiàn)場情況帶來了困難。為了克服這個困難，紅外光電人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)往往和視頻監(jiān)控系統(tǒng)結(jié)合使用。多攝像頭立體視覺人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)使用至少兩個事先標(biāo)定好的并排放置的攝像頭，通過立體深度算法，將場景深度圖計算出來。在深度圖中可以分割出每一個經(jīng)過攝像頭前的行人，從而達(dá)到數(shù)人 的目的。立體視覺式的系統(tǒng)適用于斷面式和區(qū)域式環(huán)境，此類系統(tǒng)也己經(jīng)開始在歐洲的地鐵車門上開始使用。其主要優(yōu)點是由于使用三維深度信息，所以對圖像中行人的分割比較準(zhǔn)確，受行人相互遮擋等的影響較小。多攝像頭立體視覺式系統(tǒng)的主要問題是由于使用多個攝像頭，并需要準(zhǔn)確標(biāo)定，體積較大，系統(tǒng)成本也較高 7。 近年來，人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)受到國內(nèi)外很多學(xué)者的高度關(guān)注，在理論和實踐兩方面都取得了長足的進(jìn)展。 在理論研究方面，計算機視覺領(lǐng)域中的著名期刊如 、 、 和重要的學(xué)術(shù)會議如 on 、 、 相繼刊登了大量有關(guān)人數(shù)統(tǒng)計方法領(lǐng)域內(nèi)的最新研究成果。 等人 基于垂直角度場景單目固定攝像頭，采用簡單跟蹤和 結(jié)合的兩級跟蹤算法跟蹤統(tǒng)計行人，很好的解決了行人對象合并分離問題，得到了較好的統(tǒng)計結(jié)果。但該算法未區(qū)分行人和其他對象，另外穿著相同顏色衣服的行人也會對統(tǒng)計結(jié)果產(chǎn)生影響。文獻(xiàn) 8中 人學(xué)習(xí)單人在特定場景下運動矢量信息，建立運動矢量和人數(shù)的關(guān)系。該算法結(jié)構(gòu)簡單，滿足實時性，并且達(dá)到了 95%的統(tǒng)計結(jié)果。但該算法對環(huán)境要求較高，光線的變化對統(tǒng)計結(jié)果影響較 大 。 文獻(xiàn) 9建立人體模型，基于視頻中人頭不宜被遮擋 的前提，確定人體位置，然后通過攝像第一章 引 言 8 機標(biāo)定技術(shù)確定人體模型參數(shù)，利用卡爾曼濾波算法跟蹤對象，解決對象擁擠遮擋問題，得到了很好的統(tǒng)計效果。 在實踐研究方面，國外的著名的研究活動主要有 :美國國防高級研究項目署(立了以卡內(nèi)基梅隆大學(xué) (首、麻省理工學(xué)院 (高校參與的視覺監(jiān)控重大項目 10，主要研究用于戰(zhàn)場及普通民用場景進(jìn)行監(jiān)控的自動視頻理解技術(shù) ;馬里蘭大學(xué)的實時視覺監(jiān)控系統(tǒng) 11不僅能夠定位人和分割出人的身體部分，而且通過建立外觀模型來實現(xiàn)多人的跟蹤，并可以檢測人是否攜帶物體等簡單行為 ； 英國的雷丁大學(xué)已開展了對車輛和行人的跟蹤及其交互作用識別的相關(guān)研究 ； 三菱電子研究實驗室也正 研究視頻人數(shù)統(tǒng)計方法，該方法也可以應(yīng)用于其他對象統(tǒng)計 。 在 國內(nèi)的研究機構(gòu)中，由譚鐵牛領(lǐng)導(dǎo)的中國科學(xué)院北京自動化研究所下屬的模式識別國家重點實驗室在視 覺監(jiān)控研究處于領(lǐng)先地位。他們對交通場景的視覺監(jiān)控 (基于三維線性模型定位、基于擴展卡爾曼濾波器的車輛跟蹤算法 )、人的運動視覺監(jiān)控 (基于步態(tài)的遠(yuǎn)距離身份識別 )和行為模式識別 (提出了對目標(biāo)運動軌跡和行為特征的學(xué)習(xí)的模糊自組織神經(jīng)學(xué)習(xí)算法 )進(jìn)行了深入研究，取得了一定的成果 12而且他們總結(jié)了英國雷丁大學(xué)的車輛交通監(jiān)控原型系統(tǒng)的研究經(jīng)驗，在以往的理論研究的基礎(chǔ)上，自行設(shè)計并初步實現(xiàn)了一個擁有完全自主知識產(chǎn)權(quán)的交通監(jiān)控原型系統(tǒng) 文安客流統(tǒng)計系統(tǒng)(15是一種先進(jìn)的監(jiān)控人群流動的智能安防系統(tǒng)，能夠準(zhǔn)確地統(tǒng)計通道口出入人數(shù)、提供人群流動方向等信息。用戶可根據(jù)需要，指定監(jiān)測一個或多個出入口，也可以指定統(tǒng)計單一方向或雙向的人群流動。根據(jù)客戶的需要，系統(tǒng)可以把統(tǒng)計信息生成報表，或上傳到其他商業(yè)管理軟件。 第 三 節(jié) 主要 工作 本文主要針對 人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)算法以及軟硬 間之間的 結(jié)合 展開相關(guān)研究，通過大量的閱讀、系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)，主要完成一下幾個方面的工作： 第一：本文以智能 人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)為核心展開相關(guān)研究，包括研究背景總結(jié)和概括、 智能自動人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)的 介紹。本文通過國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，將 人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)放在一個更大的范疇進(jìn)行思考，即在視頻監(jiān)控在國內(nèi)外的發(fā)展?fàn)顩r的范疇內(nèi)對商場智能監(jiān)控系統(tǒng)進(jìn)行思考。根據(jù)目前視頻監(jiān)控研究的重點，對其發(fā)展趨勢進(jìn)行了簡單分析。 第一章 引 言 9 第二：本論文雖然面對的是 基于視覺的人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)的研究，但是為了建立對視頻監(jiān)控系統(tǒng)一個全面、豐富的知識體系，論文也對視頻監(jiān)控系統(tǒng)的相關(guān)知識進(jìn)行了學(xué)習(xí)和總結(jié)。內(nèi)容包括 基于 像處理庫的圖像處理方法和流程、視頻圖像壓縮技術(shù)、圖像直方圖以及移動物體跟蹤算法等 。 第三：為了實現(xiàn) 基于前后臺智能分析的人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)，本文 對人數(shù) 統(tǒng)計的相關(guān)知識進(jìn)行了收集和學(xué)習(xí)，其中主要從視頻分析的角度將目前主流的客流統(tǒng)計技術(shù)進(jìn)行了分類，并且針對每類所具有的有點和缺點進(jìn)行了分析和學(xué)習(xí)，通過分析，我們選擇目前研究的熱點之一進(jìn)行更加深入的研究，對已有的算法提出了改進(jìn)意見，從而完善已有算法 ，并 基于工控機技術(shù)集成一套完整的人數(shù)統(tǒng)計前后端系統(tǒng)。解決了 在視頻監(jiān)控場景下，監(jiān)控精度差，實時性不好的問題，從而為實現(xiàn)系統(tǒng)做了很好的鋪墊。 第四：通過 仔細(xì)研究用戶需求文檔及 調(diào)研一些視頻監(jiān)控系統(tǒng)廠商，從而明確了本系統(tǒng)所具有的功能，其中包括 前端系統(tǒng)和后臺系統(tǒng)，前端系統(tǒng)以分 析儀的形式集成了視頻圖像采集算法、視頻圖像預(yù)處理算法、人數(shù)統(tǒng)計算法以及通信模塊等幾個部分；后臺 系統(tǒng)通過 信機制以服務(wù)端的形式與前端 分析儀進(jìn)行交互， 除了基本的用戶管理功能外還具備視頻多路播放、分析儀配置管理以及報表統(tǒng)計等功能。 對各個功能模塊進(jìn)行了詳細(xì)闡述，從而明確了系統(tǒng)功能，對后繼的設(shè)計開發(fā)進(jìn)行指導(dǎo)。通過這些功能的能解歸納，給相關(guān)的讀者明確全面的認(rèn)識。 第五：設(shè)計并實現(xiàn)了 基于前后臺智能分析的人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)，其中對系統(tǒng)所需具有的安全性，用戶界面的友善性，系統(tǒng)的魯棒性進(jìn)行了一定的研究。因為 此類系統(tǒng)的使用 者與其他視頻監(jiān)控 系統(tǒng)不同，往往沒有專門的維護人員，并且相關(guān)的使用人員水平較為低下，不能進(jìn)行較為復(fù)雜的維護工作，為此需要對系統(tǒng)的界面設(shè)計進(jìn)行調(diào)整與完善，使系統(tǒng)不需要太多的用戶操作，就可以實現(xiàn)所需功能；不過系統(tǒng)還是預(yù)留了管理員權(quán)限，即當(dāng)有些用戶通過實地使用系統(tǒng)，逐漸對系統(tǒng)有所了解，從而對系統(tǒng)有新的需求，此時需要給用戶更大的權(quán)限，為系統(tǒng)的進(jìn) 一 步推廣完善儲備相關(guān)有效用戶，增強用戶對系統(tǒng)的忠誠度，便于系統(tǒng)推廣。 第 四 節(jié) 論文結(jié)構(gòu) 為了增加論文的可讀性，我們將 論文 內(nèi)容分成六個章節(jié)進(jìn)行相關(guān)內(nèi)容的介紹 ， 具體如下所示 : 第一章 引 言 10 第一 章 引言 ， 本章節(jié)主要介紹論文的背景知識以及 智能人數(shù)統(tǒng)計 系統(tǒng)的國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r以及發(fā)展趨勢 。 第二章 相關(guān)技術(shù)， 為了 便于 理解本文，本章節(jié)主要介紹了系統(tǒng)所涉及的相關(guān)知識 。 第三章 系統(tǒng)需求分析， 通過對相關(guān) 用戶 調(diào)研，總結(jié)歸納了用戶需求和系統(tǒng)功能需求 。 第四章 系統(tǒng)設(shè)計， 為了實現(xiàn)系統(tǒng)的功能，滿足相關(guān)用戶的需求，本章進(jìn)行了系統(tǒng)設(shè)計， 系統(tǒng) 采用 分析儀前端分析和后臺數(shù)據(jù)分析匯總 的架構(gòu) 。 第五章 系統(tǒng)實現(xiàn)， 利用第四章的結(jié)果，對各個功能模塊進(jìn)行了編碼實現(xiàn)，對各個模塊和系統(tǒng)進(jìn)行了驗證和實驗 。 第六章 總結(jié)與展望，通過整個系統(tǒng)的學(xué)習(xí) 、設(shè)計與實現(xiàn)，我們對相關(guān)工作進(jìn)行了總結(jié)，對存在的問題進(jìn)行了展望。第三章 系統(tǒng)設(shè)計 11 第二章 相關(guān)技術(shù) 本章 主要對 基于前后臺智能分析的人數(shù)統(tǒng)計系統(tǒng)所涉獵到 的相關(guān)知識進(jìn)行了一定的介紹 。 其中包括 介紹了 然后 本文 簡單 敘述了視頻圖像分析技術(shù)，并且對不同的視頻分析技術(shù)進(jìn)行了簡單介紹 。 接下來本文介紹 了視頻圖像 壓縮技術(shù) ， 視頻圖像壓縮是其傳輸和處理的基礎(chǔ)， 不同視頻壓縮 技術(shù)所具有的特點及其它們在目前視頻監(jiān)控系統(tǒng)中應(yīng)用情況 。 接下來著重介紹了和人數(shù)統(tǒng)計算法息息相關(guān)的兩種圖像處理方法，視頻中 的移動物體跟蹤算法以及圖像直方圖，這兩種視頻圖像處理是本文人數(shù)統(tǒng)計算法的基礎(chǔ)。 之后， 對前端系統(tǒng)所采用的工控機技術(shù)進(jìn)行了簡單介紹，分析儀是前端系統(tǒng)的存在形式。最后， 本文 介紹了數(shù)據(jù)庫的一些相關(guān)知識，這些知識主要是關(guān)于數(shù)據(jù)庫的基本知識 ， 在后面系統(tǒng)實現(xiàn)中有所涉及 。 最后 ， 本文 對不同的軟件架構(gòu)進(jìn)行了詳細(xì)闡述，總結(jié)了它們各自的優(yōu)缺點。 第一節(jié) 圖像處理技術(shù) 像處理庫 什么是 司資助的開源 圖像處理、計算機視覺 庫。它由 大量的 C+類 組成 ， 內(nèi)部 實現(xiàn)了 圖像處理和計算機視覺方面的很多 優(yōu)秀的通用算法。 一個目標(biāo)是構(gòu)建一個簡單易用的計算機視覺框架，以幫助開發(fā)人員更便捷地設(shè)計更復(fù)雜的計算機視覺相關(guān)應(yīng)用程序。 含的函數(shù)有 500多個，覆蓋了計算機視覺的許多應(yīng)用領(lǐng)域，如工廠產(chǎn)品檢測、醫(yī)學(xué)成像、信息安全、用戶界面、攝像機標(biāo)定、立體視覺和機器人等。因為計算機視覺和機器學(xué)習(xí)密切相關(guān)，所以 提供了 器學(xué)習(xí)庫。該機器學(xué)習(xí)庫側(cè)重于統(tǒng)計方面的模式識別和聚類 ( 了用在視覺相關(guān)的任務(wù)中，還可以方便地應(yīng)用于其他的機器學(xué)習(xí)場合 16。 起源 生于 究中心，其目的是為了促進(jìn) 集型應(yīng)用。為了達(dá)到這一目的， 動了多個項目，包括實時光線追蹤和三維顯示墻。一個在意到許多頂尖大學(xué)中的研究組 (如第三章 系統(tǒng)設(shè)計 12 體實驗室 )擁有很好的內(nèi)部使用的開放計算機視覺庫 (在學(xué)生們之間互相傳播的代碼 )，這會幫助一個新生從高的起點開始他 /她的計算機視覺研究。這樣一個新生可以在以前的基礎(chǔ)上繼續(xù)開始 研究，而不用從底層寫基本函數(shù)。 以下三大目標(biāo)。 1） 為基本的視覺應(yīng)用提供開放且優(yōu)化的源代碼，以促進(jìn)視覺研究的發(fā)展。能有效地避免“閉門造車”。 2） 通過提供一個通用的架構(gòu)來傳播視覺知識，開發(fā)者可以在這個架構(gòu)上繼續(xù)開展工作，所以代碼應(yīng)該是非常易讀的且可改寫。 3） 本庫采用的協(xié)議不要求商業(yè)產(chǎn)品繼續(xù)開放代碼，這使得可移植的、性能被優(yōu)化的代碼可以自由獲取，可以促進(jìn)基于視覺的商業(yè)應(yīng)用的發(fā)展。 這些目標(biāo)說明了 緣起。計算機視覺應(yīng)用的發(fā)展會增加對快速處理器的需求。與單獨銷售軟件相比，促進(jìn)處理器的升 級會為 來更多收入。這也許是為什么這個開放且免費的庫出現(xiàn)在一家硬件生產(chǎn)企業(yè)中，而不是在一家軟件公司中。從某種程度上說，在一家硬件公司里，在軟件方面會有更多創(chuàng)新的空間。 應(yīng)用領(lǐng)域 為一個開源的計算機視覺庫，其主要功能是集成了大量優(yōu)秀的圖形圖像處理算法。這為機器視覺應(yīng)用領(lǐng)域提供了一個有力的平臺支持?？梢哉f只要圖形圖像所涉及的領(lǐng)域， 有所涉獵。例如在智能視頻監(jiān)控領(lǐng)域，很多檢測算法都是基于 成，入侵檢測、人數(shù)統(tǒng)計、人的異常行為分析等智能分析都可以應(yīng)用 覺庫實現(xiàn)；智能交通領(lǐng)域的車輛檢測、電子警察也可以基于此庫；就算在人機交互領(lǐng)域也有 影子，視覺交互中的人的交互行為分析也是典型應(yīng)用之一?？偨Y(jié)一下， 要應(yīng)用于以下領(lǐng)域： 智能視頻監(jiān)控、智能交通領(lǐng)域、工業(yè)檢測； 人機交互、游戲領(lǐng)域、醫(yī)學(xué)圖像處理等等。 結(jié)構(gòu) 體分為五個模塊，其中四個模塊如圖 2 塊包含基本的圖像處理函數(shù)和高級的計算機視覺算法。 機器學(xué)習(xí)庫，包含一些基于統(tǒng)計的分類 算法 和聚類工具。 含圖像和視頻輸 入 以及 輸出的函數(shù)。 含 一些基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和相關(guān) 處理 函數(shù) 16。 第三章 系統(tǒng)設(shè)計 13 圖 2基本結(jié)構(gòu) 圖 2塊 ，這個 模塊 一般 包含 一些即將被淘汰的 圖像處理 算法和函數(shù) (如基于嵌入式隱馬爾可夫模型的人臉識別算法 等 )，同時還有一些新 提出但目前仍在實驗階段 的算法和函數(shù) (如背景和