智能视频监控下的客流量统计技术探究

"基于机器视觉的客流量统计技术研究" 这篇硕士学位论文主要探讨了基于机器视觉的客流量统计技术，这是计算机视觉技术在智能视频监控领域中的一个重要应用。随着计算机视觉的迅速发展，智能视频监控系统变得越来越先进，人流量统计作为一种关键的数据分析工具，对于商场、机场、公交公司和地铁站等公共场所的运营管理和决策制定具有重大价值。 作者黄朝露在论文中提出了一个针对公交车客流量统计的完整解决方案。他利用车载智能监控系统中的俯视摄像头，通过检测人头而不是整个人体来简化识别过程，因为人头更接近刚体，且相对独立，减少了遮挡情况。为了实现人头检测，他采用了梯度方向直方图作为特征描述子，这是一种能够有效提取图像局部结构信息的方法。配合线性支撑向量机（SVM）作为学习算法，构建了一个人头的线性目标分类模型。通过多尺度检测窗口的滑动搜索，将图像映射到新的空间，形成分值映射图像，便于人头检测。 论文中还介绍了人头跟踪技术，采用了基于粒子滤波器的框架。粒子滤波器是一种概率滤波方法，能够有效地跟踪目标物体的运动轨迹。在这个系统中，人头检测的结果用于指导跟踪过程，确保稳定地捕获人头目标的移动路径。通过对这些运动轨迹的分析，可以判断乘客的上下车行为，从而实现自动统计客流量。 实验结果显示，该算法能够抵抗各种外界条件变化的影响，保持高统计准确度。这表明，该方法不仅在理论上具有创新性，而且在实际应用中也表现出了良好的性能。 这篇论文的贡献在于提供了一个实用且高效的客流量统计方法，对智能监控系统的进一步发展和完善具有重要意义。同时，它也为后续的研究提供了理论基础和技术参考，有助于推动计算机视觉技术在安全监控和交通管理领域的应用。