实时监控视频中行人检测的高效算法

“面向监视视频实时分析的快速行人检测方法”是一篇探讨如何提高监视视频中行人检测效率的学术论文。作者通过运动侦测技术提取运动区域，并针对行人检测需求进行尺寸扩展、归一化和拼接操作。接着，利用积分图在拼接图像上迅速获取运动区域的Haar特征，并采用双支持向量机（SVM）进行快速特征分类。最后，通过包围盒相交策略执行帧间滤波，减少误检。实验结果证明，这种方法能实现行人目标的实时检测，且检测错误率低于当前主流方法。 本文主要涉及以下知识点： 1. 行人检测：是计算机视觉领域中的一个重要任务，旨在自动识别监控视频中的行人，对于安全监控、交通管理和智能城市等应用具有重要意义。 2. 运动侦测：是通过比较连续帧之间的差异来检测图像中的运动物体，是行人检测的第一步，可以有效减少静态背景带来的干扰。 3. 尺寸扩展、归一化和拼接：为了优化检测过程，对运动区域进行这些预处理操作，可以提高后续特征提取的效率和准确性。 4. Haar特征：是用于物体检测的一种常用特征，由正方形或矩形结构组成，可以捕捉图像中的边缘、线段和区域等信息。 5. 支持向量机（SVM）：是一种监督学习模型，用于分类和回归分析。在行人检测中，SVM用于根据提取的Haar特征快速区分行人和非行人区域。 6. 积分图：是一种加速计算图像特定区域累加和的数据结构，常用于快速提取Haar特征，提高检测速度。 7. 帧间滤波：通过分析连续帧之间的目标位置变化，消除误报，提高检测的稳定性。文中提到的包围盒相交策略是帧间滤波的一种实现方式，可以有效减少误检现象。 8. 监视视频实时分析：强调的是在不延迟的情况下处理视频流的能力，这对于实时监控和响应至关重要。 9. 实验评估：作者通过实验验证了所提方法的有效性，指出其不仅具备实时性，而且在检测错误率方面优于现有主流方法。 这篇论文的贡献在于提出了一种结合运动侦测、Haar特征、SVM和帧间滤波策略的快速行人检测方法，旨在解决实时监控视频分析中的效率问题，对于监控领域的行人检测技术具有一定的理论和实践价值。