视频中的行人检测(新)

山东建筑大学

课程设计说明书

题目：视频监控中行人的检测课程：数字图像处理课程设计院（部）：信息与电气工程学院

专业：电子信息工程

班级：电信111

学生姓名：

学号：

指导教师：

完成日期：

目录

摘要 ............................................................................................................................................. II

一、绪论 (1)

1.1 研究背景与意义 (1)

1.2 智能视频监控概述 (2)

1.2.1 智能视频监控的发展 (2)

1.2.2 智能视频监控的研究内容 (3)

1.3 行人检测与跟踪 (3)

1.3.1 行人检测 (3)

1.3.2 行人跟踪 (4)

二、设计原理 (5)

2.1 图像处理基础 (5)

2.1.1 颜色空间 (5)

2.1.2 图像预处理 (7)

2.1.3 形态学方法 (7)

2.2 运动目标检测方法 (8)

2.2.1 背景差分法 (8)

2.2.2光流法 (9)

2.2.3边缘检测方法 (10)

2.4 本章小结 (10)

三、设计内容 (11)

3.1背景减法运动目标检测 (11)

3.2阈值的选取 (11)

3.3形态学滤波 (12)

3.4设计方案流程图 (14)

四、实验结果分析及总结 (16)

4.1试验结果 (16)

4.2实验结果分析 (16)

五、参考文献 (17)

致谢 (18)

附录 (19)

摘要

智能视频监控是计算机视觉领域新兴的研究方向，它通过对摄像机拍摄的视频图像序列进行自动分析来对被监控场景中的事物变化进行定位、跟踪和识别，并以此对相关目标的行为进行分析和判别，在实现了日常管理工作的同时又能对目标的异常行为做出及时反应。行人目标检测与跟踪算法是智能视频监控系统中的核心问题，研究相关算法对于提高智能视频监控系统的性能具有重要的意义。本文在熟悉和掌握了有关数字图像处理原理和技术的基础上，分析对比了常用的目标检测和跟踪方法，针对不同条件下的行人目标检测和跟踪进行了研究。本文完成的主要研究工作是对监控视频中行人目标的检测，为以后的行人跟踪和行人行为的分析打下基础。

本设计以Matlab为平台，利用背景减法，和形态学滤波的方法检测视频中的行人。实验结果表明，本模块能够检测一般静态背景条件下的行人目标，满足了实际应用的初步要求。

关键词：视频监控、行人检测、背景减法、形态学滤波

一、绪论

1.1 研究背景与意义

近年来，计算机视觉领域飞速发展。俗话说：“百闻不如一见”，人类从外界获得的信息中80％是通过视觉得到的，所以人类渴望让机器(如计算机)拥有视觉并自动对看到的行为进行分析。随着这一领域的不断进步，人们开始把研究成果运用到民生安全、医疗诊断、文档分析、天文气象、制造业等方面，逐步形成智能视频监控、人体运动分析、神经生物学、高级感知接口等热门研究课题。

智能视频监控的核心内容是智能识别算法，包括运动检测、目标分类、目标跟踪、行为分析四部分。对行人快速而准确的检测和跟踪属于智能视频监控系统的前端工作，会直接影响后续工作以至整个系统的性能。具体来说，它是指在一段视频图像序列中自动的检测出用户感兴趣的目标，并且在后续的序列中持续对该目标进行定位的过程。智能视频监控中的行人检测和跟踪技术可应用到众多领域：(1)智能交通：随着城市化阵容的扩大，提高交通系统的智能化运作、管理等能力已经变成管理人员的重要任务，同时，也给计算机视觉、人工智能等研究领域提供了一个重大发展机遇。我们可采用智能算法自动对监控视频中的车辆进行检测和跟踪，并根据需要计算车辆行驶速度、车辆位置信息等，从而及时对交通道路上的违章行为或交通事故进行自动检测并报警。(2)民用监控16J：主要针对于银行、公园、居民区、广场、大型购物超市、储物仓库等高安全要求的场合地点。

在民生安全、民生监控等方面使用行人的检测和跟踪技术实时地检测行人，并后续分析大规模抢劫、聚集、盗窃等异常行为。因为行人是很多监控场景中的主要目标，所以对行人的检测和跟踪得到了研究人员的密切关注。(3)智能家庭：主要针对私人家庭中，借助行人检测、跟踪、面部识别等技术，自动感知家庭区域中人体的存在，继而分析检测到的目标行为。当家中有老人不小心摔倒或发生其他意外时，系统能自动拨打已经存入的电话号码通知家人及时施救；或者当家人外出时有外人突然闯入，系统能自动报警通知相关人员采取措施。

综上，智能视频监控系统凭借其强大的智能性、全天候性，不仅减少了监控人员的劳动量，而且提高了危险时报警的速度和准确度，正被逐步应用于交通、

园区、商场、酒店、银行、储物仓库等高安全要求的场合地点。而视频中行人的检测则是只能视频监控的基础，本文主要论述静止背景下行人目标的检测。

1.2 智能视频监控概述

1.2.1 智能视频监控的发展

智能视频监控是在传统的视频监控基础上发展起来的。传统的视频监控自投入应用已有数十年，其发展经历了三个时代。第一代：模拟时代。上个世纪末以前，初始的视频监控以模拟式磁带录像机为代表。此时的视频监控存储量大，信息检索和查询相对困难。第二代：数字时代。进入 21 世纪后，随着数字视频压缩编码技术的产生和发展，数字式视频录像机投入使用。数字化存储极大增强了对视频信息的处理效率，事后的信息检索也变得相对简单。第三代：网络时代。从 2004 年开始，随着网络带宽的提高和成本的降低、硬盘容量的加大和中心存储成本的降低，以及各种实用视频处理技术的出现，视频监控步入了全数字化的网络时代，DVR 系统进一步发展为网络数字视频录像机,实现了视频信息的数字化网络传播。更进一步，发展成为了网络化视频监控系统，又称 IP 监控系统。网络化视频监控系统基于 TCP/IP 协议，采用开放式架构，其视频信息从摄像机或网络视频服务器下来就直接进入网络，以数字视频的压缩、传输、存储和播放为基础，通过强大的平台软件实施管理。

视频监控系统在系统功能和设备性能上得到了很大的提高，但是仍然受到了一些固有因素的限制，整个系统在安全性和实用性方面难以满足人们不断提高的要求。具体的制约因素如下：

（1）人类自身的弱点。很多情况下，由于生理上的弱点，人们经常无法觉察安全威胁，从而产生了漏报的现象。

（2）监控时间。大多数视频监控系统难以按照 1:1 的比例来配置监控摄像机和视频显示装置，尤其是在机场、港湾等大型的视频监控系统中，各个监控点很难都处于监控之下。

（3）误报和漏报。这是视频监控系统中最常见的两大问题，误报会浪费人力物力，漏报可能会导致非常危险的后果发生。这两种情况都会大大降低人们的信任，进而降低监控系统的应用价值。

（4）数据分析困难。传统的视频监控系统缺乏智能因素，录像数据无法被