本文關(guān)鍵詞：圖書(shū)館監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的研究與開(kāi)發(fā)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著視頻監(jiān)控設(shè)備的發(fā)展和圖像處理技術(shù)的進(jìn)步,視頻監(jiān)控變的更加智能化,并在公共管理、安全防盜等方面得到了廣泛的應(yīng)用。圖書(shū)館作為高校重要的公共場(chǎng)所,如何高效管理,使其資源得到充分的利用,一直都是研究的一個(gè)重要方面。而利用圖書(shū)館內(nèi)已有的監(jiān)控設(shè)備,采用視頻圖像處理技術(shù)的解決方案,具有成本低、操作方便、實(shí)時(shí)性好的優(yōu)勢(shì)。本論文正是利用圖書(shū)館的監(jiān)控視頻,統(tǒng)計(jì)出各區(qū)域的人數(shù),使圖書(shū)館的資源被充分利用,具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文首先分析了圖書(shū)館與其他場(chǎng)所不同之處,對(duì)比了圖書(shū)館人數(shù)統(tǒng)計(jì)的幾種常用方案的優(yōu)缺點(diǎn)。針對(duì)圖書(shū)館特有的環(huán)境,設(shè)計(jì)了基于圖書(shū)館監(jiān)控視頻的人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng),并提出在本系統(tǒng)設(shè)計(jì)中遇到的問(wèn)題,給出解決這些問(wèn)題的思路。接下來(lái)介紹了人體特征檢測(cè)人臉的處理算法,提取視頻中的人體特征,并采用了基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)分類器統(tǒng)計(jì)人體特征。最后針對(duì)圖書(shū)館特有的環(huán)境,改進(jìn)了人體特征檢測(cè)算法,并應(yīng)用于圖書(shū)館人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)。由于圖書(shū)館擁有的特殊環(huán)境,首先圖書(shū)館內(nèi)擁有大量的書(shū)架遮擋了監(jiān)控目標(biāo),且在書(shū)架旁的監(jiān)控目標(biāo)以站立為主,其次圖書(shū)館內(nèi)讀者以坐立為主,但坐立的方向并不統(tǒng)一,且對(duì)象姿態(tài)有差異,最后圖書(shū)館內(nèi)各個(gè)區(qū)域人數(shù)密度、光線場(chǎng)景差異大。針對(duì)這些情況,本文提出以下相應(yīng)的解決方案。1.根據(jù)圖書(shū)館場(chǎng)景中各監(jiān)控設(shè)備與人體的相對(duì)位置不同,設(shè)定提取相對(duì)明顯的人體特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)人數(shù),有效的減少由于檢測(cè)環(huán)境的不同對(duì)結(jié)果帶來(lái)的影響。2.對(duì)同一個(gè)場(chǎng)景采用級(jí)聯(lián)的方式,利用不同的特征提取方法與特征分類器方法進(jìn)行組合,同時(shí)提取多組有效人體特征,增強(qiáng)檢測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。3.由于環(huán)境變化或干擾,檢測(cè)的初始數(shù)據(jù)會(huì)在實(shí)際值上下變化。本文通過(guò)對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行均值處理,有效減少檢測(cè)數(shù)據(jù)漂移的影響,使最終結(jié)果更加穩(wěn)定準(zhǔn)確。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表面,本論文提出的針對(duì)圖書(shū)館內(nèi)人數(shù)統(tǒng)計(jì)的解決方案,提高了統(tǒng)計(jì)的準(zhǔn)確率。最后,本文對(duì)研究過(guò)程中存在的不足進(jìn)行了分析,并指出下一步工作計(jì)劃。
【關(guān)鍵詞】：圖書(shū)館 視頻監(jiān)控 人數(shù)統(tǒng)計(jì) 特征分類器 級(jí)聯(lián)分類器
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN948.6
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 目錄7-9
• Contents9-11
• 第一章 緒論11-17
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)的研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 論文設(shè)計(jì)的主要內(nèi)容14-15
• 1.4 論文章節(jié)安排15-17
• 第二章 圖書(shū)館人數(shù)統(tǒng)計(jì)的需求分析和方案設(shè)計(jì)17-22
• 2.1 需求分析17-18
• 2.2 方案設(shè)計(jì)18-21
• 2.2.1 紅外線人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)18-19
• 2.2.2 門(mén)禁刷卡系統(tǒng)19-20
• 2.2.3 利用監(jiān)控視頻人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)20-21
• 2.3 小結(jié)21-22
• 第三章 基于圖像處理的算法研究22-32
• 3.1 算法的分類22-23
• 3.2 人臉圖像區(qū)域分割23-29
• 3.3 人臉特征定位與驗(yàn)證29-32
• 3.3.1 對(duì)眼睛部位的標(biāo)定29-30
• 3.3.2 對(duì)嘴巴部位的標(biāo)定30-31
• 3.3.3 對(duì)鼻子部位的標(biāo)定31-32
• 第四章 基于視頻的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法研究32-46
• 4.1 人體特征的選取32-35
• 4.2 圖片預(yù)處理35-38
• 4.3 人臉檢測(cè)技術(shù)分析38-41
• 4.3.1 人臉檢測(cè)方法38-40
• 4.3.2 人臉跟蹤方法40-41
• 4.4 基于AdaBoost算法的人臉檢測(cè)分類器41-46
• 4.4.1 AdaBoost算法原理41-42
• 4.4.2 Haar特征與構(gòu)造分類器42-46
• 第五章 圖書(shū)館人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與測(cè)試46-53
• 5.1 圖書(shū)館人數(shù)統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)46-47
• 5.2 監(jiān)控視頻的圖像處理模塊47-48
• 5.3 改進(jìn)的人體特征檢測(cè)模塊與測(cè)試48-51
• 5.4 實(shí)驗(yàn)總體測(cè)試與分析51-53
• 總結(jié)與展望53-55
• 參考文獻(xiàn)55-58
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文58-60
• 致謝#@@

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本文編號(hào)：325825