本文選題：智能監(jiān)控 + 行人重識(shí)別�。� 參考：《山東大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：作為社會(huì)安全保障工作的重要部分,行人視頻監(jiān)控技術(shù)在近年來得到了迅速的發(fā)展,隨著監(jiān)控設(shè)備的成本下降和質(zhì)量提升,越來越多的城市公共場所正在被大量的監(jiān)控?cái)z像頭所覆蓋,同時(shí)也使得傳統(tǒng)人工觀察監(jiān)控屏幕對行人進(jìn)行追蹤和識(shí)別的方法捉襟見肘。因此,智能行人視頻監(jiān)控問題成為以計(jì)算機(jī)視覺為主的跨學(xué)科研究熱點(diǎn)問題,其目標(biāo)是通過計(jì)算機(jī)對監(jiān)控視頻進(jìn)行分析,識(shí)別出其中行人出現(xiàn)的位置,并對相同身份的行人進(jìn)行匹配和長距離跨場景跟蹤,以降低行人監(jiān)控工作所耗費(fèi)的人力,并提高準(zhǔn)確性。然而隨著人口飛速增長,在城市公共場所經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)人流高峰,在監(jiān)控?cái)z像機(jī)的觀察中就會(huì)造成行人被場景或其它行人遮擋的問題。這些難以被機(jī)器視覺自動(dòng)處理的場景,為設(shè)計(jì)大范圍的智能行人監(jiān)控方案帶來極大的挑戰(zhàn)。本文針對智能行人監(jiān)控問題展開研究。首先對該問題在學(xué)術(shù)界是如何被分為行人檢測、行人跟蹤和行人重識(shí)別等數(shù)個(gè)基本子問題,以及監(jiān)控視頻數(shù)據(jù)如何在各個(gè)部分間傳遞、提取和分析進(jìn)行了介紹,同時(shí)對重點(diǎn)子問題在國內(nèi)外比較有代表性的工作進(jìn)行了展示。同時(shí),對本文研究的重點(diǎn)領(lǐng)域——行人重識(shí)別問題在智能行人監(jiān)控解決框架中所占的位置和解決該問題的意義給出詳細(xì)分析。然后,本文針對行人重識(shí)別問題更進(jìn)一步分析,通過對現(xiàn)有工作的調(diào)研綜述,可以發(fā)現(xiàn)其研究重點(diǎn)主要在對行人圖像提取更穩(wěn)健的特征和對特征距離的度量方法進(jìn)行學(xué)習(xí)兩方面。本文在此基礎(chǔ)上提出了一種基于深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的行人重識(shí)別方法,在參考現(xiàn)有圖像分類網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上進(jìn)行改造,實(shí)現(xiàn)對輸入的行人圖像進(jìn)行特征提取和特征選擇的訓(xùn)練,最終在CMC評價(jià)中取得超越傳統(tǒng)特征方法的效果。接下來,本文對行人跟蹤的學(xué)術(shù)研究過程中所用的數(shù)據(jù)集進(jìn)行了分析。首先是對行人跟蹤各個(gè)子問題所用的有代表性的數(shù)據(jù)集進(jìn)行介紹,分析了現(xiàn)有數(shù)據(jù)集所提供的內(nèi)容和標(biāo)定的數(shù)據(jù)類型,以及使用數(shù)據(jù)集對子問題進(jìn)行基準(zhǔn)測試和評價(jià)的過程。然后,針對現(xiàn)有數(shù)據(jù)集的特點(diǎn)和不足,本文提出了一種大范圍采集行人數(shù)據(jù)的系統(tǒng),選擇合適的數(shù)據(jù)采集、控制和輔助定位硬件設(shè)備,自行設(shè)計(jì)采集節(jié)點(diǎn)、軟件系統(tǒng)和控制網(wǎng)絡(luò),然后介紹了數(shù)據(jù)采集的整個(gè)流程和所采集的內(nèi)容、格式,以及采集到原始數(shù)據(jù)后針對算法研究需要進(jìn)行的標(biāo)定過程。
[Abstract]:As an important part of social security, pedestrian video surveillance technology has been developed rapidly in recent years. More and more urban public places are being covered by a large number of surveillance cameras. At the same time, the traditional manual observation and monitoring screen to track and identify pedestrians is overstretched. Therefore, intelligent pedestrian video surveillance has become an interdisciplinary research hotspot, which is focused on computer vision. Its goal is to identify the location of pedestrian through computer analysis of surveillance video. In order to reduce the manpower cost and improve the accuracy of pedestrian monitoring, matching and long distance cross-scene tracking of pedestrians with the same identity are carried out. However, with the rapid growth of population, there is often a rush of people in public places in cities, and the observation of surveillance cameras will cause pedestrians to be blocked by scenes or other pedestrians. These scenarios, which are difficult to be automatically processed by machine vision, pose a great challenge to the design of a wide range of intelligent pedestrian monitoring schemes. This paper focuses on intelligent pedestrian monitoring. First of all, how the problem is divided into pedestrian detection, pedestrian tracking and pedestrian recognition, and how to transfer, extract and analyze the video data between different parts are introduced. At the same time, the key sub-problems in the domestic and foreign representative work has been demonstrated. At the same time, the position of pedestrian recognition problem in the framework of intelligent pedestrian monitoring solution and the significance of solving this problem are analyzed in detail. Then, this paper further analyzes the problem of pedestrian recognition, through the survey of existing work, It can be found that the study focuses on two aspects: the more robust feature extraction from pedestrian images and the measurement of feature distance. In this paper, a method of pedestrian recognition based on deep learning convolutional neural network (CNN) is proposed, which is modified by referring to the existing image classification networks. The training of feature extraction and feature selection of the input pedestrian image is realized, and the result of CMC evaluation surpasses the traditional feature method. Then, this paper analyzes the data sets used in the academic research of pedestrian tracking. Firstly, the representative data sets used in pedestrian tracking are introduced. The contents and calibration data types of existing data sets are analyzed, and the process of benchmark testing and evaluation of sub-problems using data sets is analyzed. Then, according to the characteristics and shortcomings of the existing data sets, this paper proposes a large-scale pedestrian data acquisition system, select the appropriate data acquisition, control and auxiliary positioning hardware equipment, and design the acquisition node. The software system and control network are introduced, and then the whole process of data acquisition, the content and format of the data acquisition, and the calibration process for the algorithm research are introduced.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2082813