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运动人体检测的应用与研究

作　者: 龚华
导　师: 李继云
学　校: 东华大学
专　业: 计算机应用与技术
关键词: 视频监控系统 运动人体分割 阴影检测 帧差法
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2009年
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内容摘要


视频监控技术是蕴涵巨大发展潜力的新兴科学研究领域之一,在轨道交通行业中,其应用日益广泛。人体检测是智能视频监控的关键技术之一。运动人体检测包括运动分割和对象分类。运动分割是运动人体检测一个重要的部分。本文基于《轨道交通监控系统的嵌入式技术应用研究(项目编号:06DZ15003)》这一课题,从无主包裹的检测需求出发。首先本文讨论和分析了运动人体分割技术,在分析相关分割算法优缺点的基础上,提出了相应的改进方法。在研究了各改进算法效果之后,构建了一个运动人体分割原型系统。最终文章完成了从目标分割到目标跟踪以及行为识别功能。本文结合轨道交通无主包裹检测系统的应用需求,提出了一种基于视频的运动人体分割算法。其中包括帧差法、阈值分割、形态学滤波、图像填充等部分。并针对实现过程中遇到的问题及难点提出了相应的解决方法。人体运动分割方面,文章分析了相邻帧间差分的基本原理,提出改进隔帧取三帧图像差分分割运动人体的方法。此外,文章分析了不同光照强度下的运动人体分割。提出一种基于RGB颜色空间减背景算法用于分割运动目标和提取信息,并给出了实验结果。针对系统的实时性需求,提出了改进图像帧像素的遍历方法。实验表明该算法有效改善了系统的实时性。本文最后完成了一个基于VC++6.0和OpenCV的无主包裹检测与识别的软件系统原型。

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-9
目录  9-11
第一章 绪论  11-15
  1.1 引言  11
  1.2 研究现状  11-13
  1.3 本文的创新点和内容安排  13-15
第二章 运动人体分割理论基础  15-23
  2.1 运动人体分割技术概述  15-20
    2.1.1 帧差法  15
    2.1.2 光流法  15-17
    2.1.3 背景模型  17-20
  2.2 视频序列图像的颜色空间  20-22
    2.2.1 RGB 颜色空间  20-21
    2.2.2 HSV 颜色空间  21-22
    2.2.3 RGB 颜色空间、HSV 颜色空间之间的转换  22
  2.3 本章小结  22-23
第三章 基于帧间差分的运动人体分割  23-42
  3.1 无主包裹概述  23-24
  3.2 基于帧间差分的运动人体分割方法  24-33
    3.2.1 帧间差分的基本原理  24-25
    3.2.2 帧间差分的改进  25
      3.2.2.1 对称差分法  25
    3.2.3 阈值分割  25-27
    3.2.4 形态学处理  27-32
    3.2.5 实验分析  32-33
  3.3 图象填充  33-36
    3.3.1 图象填充概述  33
    3.3.2 填充算法  33-34
    3.3.3 实验分析  34-36
  3.4 阴影检测  36-37
    3.4.1 基于 HSV 空间的阴影检测算法  36-37
  3.5 视频帧像素遍历  37-41
    3.5.1 百钱百鸡理论  37-38
    3.5.2 视频帧像素遍历的改进  38-39
    3.5.3 实验分析  39-41
  3.6 本章小结  41-42
第四章 基于 RGB 颜色空间减背景的运动人体分割算法  42-59
  4.1 适应光照变化的运动人体分割方法  42-47
    4.1.1 基于 RGB 颜色空间的减背景分割法  42-44
    4.1.2 阈值分割  44-45
    4.1.3 形态学处理  45-47
    4.1.4 阴影检测  47
  4.2 光线较强的情况下的算法比较  47-52
    4.2.1 光线较强情况下分割效果比较  47-49
    4.2.2 光线较强情况下填充效果比较  49-51
    4.2.3 光线较强情况下性能比较  51-52
  4.3 光线较暗的情况下的算法比较  52-58
    4.3.1 光线较暗情况下分割效果比较  53-55
    4.3.2 光线较暗情况下填充效果比较  55-57
    4.3.3 光线较暗情况下性能比较  57-58
  4.4 本章小结  58-59
第五章 软件原型开发与实现  59-66
  5.1 软件开发环境  59
  5.2 软件实验系统原型  59-64
  5.3 本章小结  64-66
第六章 总结与展望  66-67
参考文献  67-70
致谢  70-71
研究成果  71

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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