智能视频分析：行人检测与跟踪系统提升安防监控效率

本文研究了一种基于智能视频分析的行人检测和跟踪系统，由哈尔滨工程大学信息与通信工程学院的戴应登、张硕和赵旦峰共同完成。随着我国"开放小区"系统的建设，监控设施的增加导致监控任务繁重，迫切需要提升安防监控效率，特别是行人检测和行为预警分析能力。该研究旨在解决这一问题。 论文的核心技术是采用了梯度方向直方图（Histogram of Oriented Gradients, HOG）和支持向量机（Support Vector Machine, SVM）相结合的方法来进行行人检测。HOG是一种用于描述局部图像特征的有效工具，它通过计算图像中各个像素点周围灰度梯度的方向来捕捉物体的形状信息。而SVM则作为分类器，通过学习训练数据，能够在测试阶段有效地识别行人。为了提高分类器的性能，作者还引入了难例样本训练以及非极大值抑制（Non-Maximum Suppression, NMS）策略，这有助于减少误报并优化检测框的融合，使得实际场景下的行人检测平均速率达到了41.66毫秒/帧，检测准确率高达99.49%，平均召回率为72.21%，综合效果评价为83.67%。 行人跟踪方面，研究者设计了一种融合颜色直方图特征的粒子滤波算法。粒子滤波是一种基于概率模型的多目标跟踪技术，能够处理复杂的环境变化和遮挡情况。实验结果显示，这种方案在实际场景中的平均跟踪处理速度稳定在6.5-8.5毫秒/帧，确保了系统的实时性。 此外，文中还开发了一个交互式的系统客户端，为小区视频监控提供了用户友好的界面，使得行人预警分析的结果更易理解和应用。整个研究不仅提升了监控系统的智能化水平，还为智慧社区的安防监控改革带来了实用价值，对于相关领域的研究和实际应用具有重要意义。 关键词包括：智能视频分析、行人检测跟踪、HOG特征、SVM分类和粒子滤波，这些都展示了论文在计算机视觉和人工智能领域的核心贡献。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解如何利用先进的图像处理和机器学习技术来实现高效的行人检测与跟踪系统。