發(fā)布時(shí)間：2021-05-10 04:54

　　隨著我國“平安城市”、“智慧城市”建設(shè)的穩(wěn)步推進(jìn),大量的視頻監(jiān)控設(shè)備被部署到城市的大街小巷之中,這些視頻監(jiān)控設(shè)備為監(jiān)控異常行為、尋找丟失兒童和追蹤犯罪嫌疑人等提供了有力的保障。但是面對如此海量的視頻數(shù)據(jù),傳統(tǒng)的人工監(jiān)查系統(tǒng)已然顯得捉襟見肘,因此尋找一種能夠自動(dòng)檢索和跟蹤目標(biāo)行人的智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)變得尤為重要。而行人再識別技術(shù)作為智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的核心算法,近年來引起了國內(nèi)外專家學(xué)者們的深入研究。本文首先簡要介紹了行人再識別技術(shù)的基礎(chǔ)理論和相關(guān)算法以及現(xiàn)階段所面臨的主要挑戰(zhàn),然后針對現(xiàn)有行人再識別算法在匹配行人圖像時(shí),僅依靠視覺信息而導(dǎo)致算法識別率低下的問題提出了兩種不同的解決方案:1.提出一種基于正逆向排序約束的重排序算法來修正部分錯(cuò)誤匹配。正向排序約束即如果圖像位于某一正向排序列表的靠前位置,那么它在其他正向排序列表中的位置應(yīng)該相對靠后。逆向排序約束即如果兩張圖像是同一行人的圖像那么它們都必將位于對方排序列表的靠前位置。2.設(shè)計(jì)一種基于攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的時(shí)空融合模型來彌補(bǔ)現(xiàn)有行人再識別算法中時(shí)空信息的缺失。該模型首先通過統(tǒng)計(jì)部分行人穿過目標(biāo)監(jiān)控場所中任意兩個(gè)攝像機(jī)時(shí)的運(yùn)動(dòng)時(shí)間,來... 

【文章來源】：合肥工業(yè)大學(xué)安徽省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 課題研究背景及意義
    1.3 行人再識別的研究現(xiàn)狀
    1.4 行人再識別面臨的挑戰(zhàn)
    1.5 本文的主要工作及創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 行人再識別技術(shù)概述
    2.1 引言
    2.2 基于傳統(tǒng)方法的行人再識別
        2.2.1 特征表示
        2.2.2 距離測度
        2.2.3 重排序
    2.3 基于深度學(xué)習(xí)方法的行人再識別
    2.4 本章總結(jié)
第三章 正逆向排序約束的行人再識別重排序
    3.1 引言
    3.2 正逆向排序約束的行人再識別重排序
        3.2.1 問題的定義
        3.2.2 正向排序約束
        3.2.3 逆向排序約束
    3.3 公共數(shù)據(jù)集與評估指標(biāo)
        3.3.1 公共數(shù)據(jù)集概述
        3.3.2 評估指標(biāo)
    3.4 實(shí)驗(yàn)測試與結(jié)果分析
        3.4.1 本文算法在不同數(shù)據(jù)集上的測試結(jié)果
        3.4.2 本文算法在不同基線方法上的測試結(jié)果
        3.4.3 本文算法的各部件性能對比
        3.4.4 超參數(shù)l對本文算法性能的影響
        3.4.5 本文算法與其它重排序算法性能對比
    3.5 本章總結(jié)
第四章 基于攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的行人再識別監(jiān)控系統(tǒng)
    4.1 引言
    4.2 攝像機(jī)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞臅r(shí)空融合模型
        4.2.1 時(shí)空關(guān)系
        4.2.2 融合評分
        4.2.3 公共數(shù)據(jù)集實(shí)驗(yàn)分析
    4.3 系統(tǒng)搭建
        4.3.1 搭建環(huán)境
        4.3.2 系統(tǒng)框架
        4.3.3 系統(tǒng)功能模塊
    4.4 系統(tǒng)功能演示與算法性能驗(yàn)證
        4.4.1 離線行人檢索功能演示
        4.4.2 算法性能驗(yàn)證
        4.4.3 應(yīng)用分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于風(fēng)格遷移及度量融合的行人再識別研究[J]. 孫志琳,張麗紅.  測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2019(01)
[2]三元組在非監(jiān)督行人再識別中的應(yīng)用[J]. 王興柱,王儒敬.  儀表技術(shù). 2018(12)
[3]基于多層深度特征融合的行人再識別研究[J]. 張麗紅,孫志琳.  測試技術(shù)學(xué)報(bào). 2018(04)
[4]基于核空間與稠密水平條帶特征的行人再識別[J]. 王強(qiáng),包曉安,張福星,高春波,桂江生.  計(jì)算機(jī)測量與控制. 2018(07)
[5]基于多特征子空間與核學(xué)習(xí)的行人再識別[J]. 齊美彬,檀勝順,王運(yùn)俠,劉皓,蔣建國.  自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(02)

碩士論文
[1]非重疊視域多攝像機(jī)行人再識別研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 王慈淳.合肥工業(yè)大學(xué) 2018
[2]基于深度特征與傳統(tǒng)特征融合的行人再識別研究[D]. 儲慧芳.合肥工業(yè)大學(xué) 2018



本文編號：3178718