隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,對(duì)平安城市和智能交通系統(tǒng)建設(shè)的重視,視頻監(jiān)控系統(tǒng)的需求穩(wěn)步增長(zhǎng),對(duì)監(jiān)控系統(tǒng)的要求高清化和智能化。目前市場(chǎng)上還是以普通監(jiān)控系統(tǒng)為主,具有低壓縮率、成本高、只有普通錄像功能等問題,因此智能監(jiān)控系統(tǒng)成為了目前的研究熱點(diǎn)。本文設(shè)計(jì)了一個(gè)具有行人判別功能和高壓縮的智能監(jiān)控系統(tǒng)。對(duì)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的背景和意義進(jìn)行了解,又對(duì)視頻壓縮編碼技術(shù)和行人檢測(cè)算法進(jìn)行了研究,該系統(tǒng)包括兩個(gè)部分:視頻客戶端和服務(wù)端。監(jiān)控服務(wù)端使用Hi3516A作為控制芯片,客戶端是在PC端實(shí)現(xiàn),實(shí)現(xiàn)了視頻數(shù)據(jù)采集,壓縮編碼,視頻傳輸和實(shí)時(shí)行人檢測(cè)等功能,完成了視頻監(jiān)控與行人檢測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì),本文主要有以下幾個(gè)方面的研究工作:(1)根據(jù)視頻監(jiān)控系統(tǒng)的發(fā)展趨勢(shì)及課題要求,提出了本文系統(tǒng)的總設(shè)計(jì)方案,并對(duì)相關(guān)硬件及技術(shù)做了解。(2)對(duì)行人檢測(cè)算法進(jìn)行研究,搭建了基于混合高斯背景模型和HOG-LBP特征的快速行人檢測(cè)方法,先經(jīng)過背景建模提取出運(yùn)動(dòng)目標(biāo),用Sobel算法對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè),最后用HOG-LBP特征和SVM分類器檢測(cè)圖像,該方法有效的提高了檢測(cè)速度,可達(dá)到每秒20幀,準(zhǔn)確率在94%以上,能夠快速準(zhǔn)確的檢測(cè)行人。(...

【文章頁(yè)數(shù)】：61 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖1：基于VideoIntelligenceAPI視頻智能識(shí)別的演示案例

報(bào),2017,35(06):31-40.[3]呂云翔,馬連韜,熊漢彪,徐宇楠.基于機(jī)器學(xué)習(xí)的監(jiān)控視頻行人檢測(cè)與追蹤系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].工業(yè)和信息化教育,2016(11):66-72.[4]呂益民,吳旻中,蘇偉杰.基于Spark大數(shù)據(jù)平臺(tái)在視頻中搜索特征車輛的研究[J].警察技....

圖4.2QtDesigner界面

浙江理工大學(xué)碩士專業(yè)學(xué)位論文智能視頻監(jiān)控中的行人檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

圖2.6LBP特征計(jì)算

ms1ns1ssN（式子2.24中的N為每個(gè)單元格中的方向維數(shù)。一般在行人檢測(cè)中，將每個(gè)單元的大小設(shè)為88，塊的大小設(shè)為1616，會(huì)得測(cè)效果，其中圖像檢測(cè)窗口大小設(shè)為12864，每個(gè)單元有....

圖2.7LBP圓形區(qū)域采樣點(diǎn)PpLBPx,ySI(p)I(c)2（2.27）

圖2.7LBP圓形區(qū)域采樣點(diǎn)PpP,RccP1LBPx,ySI(p)I(c)2c)為圖像的灰度值，I(p)為圓形邊界第P點(diǎn)的灰度值。特征。等價(jià)模式也為均勻模式，二值編碼最多有兩次跳變，生56種輸出。旋轉(zhuǎn)不變。研究者在圓....

本文編號(hào)：4027703