智能视频监控中稀疏与密集人群的识别与计数方法

本篇硕士论文深入探讨了网络监控领域中的一个重要分支——智能视频监控中的人群运动分析。随着智能安防系统的日益发展，群体智能监控技术在诸如人群管理、公共空间设计、虚拟环境模拟、环境智能分析等多个应用场景中展现出巨大的价值。研究的核心是将复杂的人群活动划分为稀疏人群（sparse crowd）和密集人群（dense crowd）两大类别，这有助于更精确地理解和处理不同场景下的监控需求。 针对稀疏人群，论文提出了一种结合对象检测和跟踪的方法来实现人数计数。首先，非参数背景减除技术被用来识别运动中的物体，通过提取物体的外观特征和运动模式，构建一个能代表人的模型。然后，利用卡尔曼滤波器进行跟踪，并通过特征匹配确保对目标的持续追踪。最后，通过对象关联技术确定个体的数量，从而得出稀疏人群的人数估计。 对于密集人群，由于可能存在遮挡和重叠现象，传统的计数方法可能面临挑战。论文可能会探讨更为复杂的算法，如深度学习的多目标跟踪（MOT）、稠密区域检测或基于行为分析的策略，以处理复杂场景下的人群动态。 同时，文章也关注了人群密度估计（density estimation），这是评估人群规模的关键指标，通常涉及到图像分割、聚类和统计分析。通过对视频序列中不同时刻的像素分布进行分析，可以推断出不同时间段内人群的密度变化，这对公共场所的安全管理和流量控制至关重要。 这篇论文不仅涵盖了视频监控中群体运动的分类和分析方法，还展示了如何通过技术创新解决稀疏和密集人群计数难题，以及如何利用现代计算机视觉技术进行实时、准确的人群监控。这对于提高公共安全、智慧城市建设和未来智能安防系统的发展具有重要意义。