行人检测与跟踪研究内容及结构安排
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪
视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域得到了广泛的应用，例如公共安全、交通管理、商场管理等等。
在视频监控系统中，行人检测与跟踪是一个重要的任务，它可以帮助我们实时监测行人的活动，并及时采取必要的措施。
本文将详细讨论视频监控图像处理与分析中的行人检测与跟踪。
行人检测是指通过视频监控图像处理技术来自动识别出视频中的行人目标。
行人检测的目的是为了在监控系统中实时地准确识别出行人，从而辅助做出相关决策。
行人检测可以分为两个主要的步骤：目标检测和目标分类。
目标检测是指从视频图像中找到可能存在行人目标的区域。
常用的目标检测方法包括基于颜色、纹理、形状和运动等特征的方法。
其中，基于运动的方法常用于监控场景中，通过检测行人在视频图像中的运动轨迹来实现行人检测。
另外，还有基于深度学习的方法，如基于卷积神经网络（CNN）的行人检测方法，该方法能够自动学习行人的特征，并根据特征进行检测。
目标分类是指对目标检测出的区域进行判断，将行人与其他物体进行区分。
常用的目标分类方法包括基于形状、纹理、颜色和特征描述符等特征的方法。
其中，基于形状的方法通过提取行人目标的形状信息进行分类，基于纹理的方法通过提取行人目标的纹理信息进行分类，基于颜色的方法通过提取行人目标的颜色信息进行分类，特征描述符方法使用特征描述符进行判断。
行人跟踪是指在连续的视频帧中，通过与前一帧的行人检测结果相比较，进行行人的运动轨迹预测和位置更新，从而实现对行人目标的跟踪。
行人跟踪的主要挑战是由于摄像机的抖动、目标漂移等因素造成的目标位置的变化。
常用的行人跟踪方法包括基于卡尔曼滤波器、粒子滤波器、相关滤波器等方法。
这些方法通过对目标的运动模型进行预测，并根据实际观测到的目标位置对预测结果进行修正，从而实现行人目标的跟踪。
行人检测与跟踪在视频监控系统中具有重要的应用价值。
它可以帮助我们及时发现异常行为并采取相应措施，例如在公共场所检测出潜在的犯罪行为、在交通监管中识别违规行为等。
(完整版)人体行为检测和识别毕业设计
本科生毕业设计（论文）题目：人体行为检测与识别姓名：学号：系别：专业：年级：指导教师：2015 年 4 月20日独创性声明本毕业设计（论文）是我个人在导师指导下完成的。
文中引用他人研究成果的部分已在标注中说明；其他同志对本设计（论文）的启发和贡献均已在谢辞中体现；其它内容及成果为本人独立完成。
特此声明。
论文作者签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解华侨大学厦门工学院有关保留、使用学位论文的规定，即：学院有权保留送交论文的印刷本、复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅；学院可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印、数字化或其他复制手段保存论文。
保密的论文在解密后应遵守此规定。
论文作者签名：指导教师签名：日期：人体行为检测与识别摘要人体行为检测与识别是当前研究的重点，具有很高的研究价值和广阔的应用前景。
主要应用在型人机交互、运动分析、智能监控和虚拟现实也称灵境技术（VR)领域，对于研究人体检测和识别有着重要的意义。
因为人的运动的复杂性和对外部环境的多变性，使得人们行为识别和检测具有一些挑战。
对人类行为和检测的研究目前处于初级阶段，有待进一步研究和开发。
本文基于matlab人体行为识别和检测的研究，本文主要研究的是从图像中判断出目标处于何种行为，例如常见的走、坐、躺、跑、跳等行为的识别。
从现有的很多主流研究成果来看，最常见的行为识别系统结构包括几个模块：目标检测、目标跟踪、行为识别。
本文首先对图像进行判断是否有人体目标，识别出人体后对图像进行灰度化，在对灰度图像用背景差法与背景图像比对，最后，比对提取出的人体来判断人体处于何种行为。
关键词：matlab，肤色识别，行为检测Human behavior detection and recognitionAbstractMatlab human behavior recognition and detection of computer vision, intelligent video surveillance, human motion analysis, the nature of the interaction, virtual application prospect and reality of the economic value of the field, so a lot of research a hot topic these problem areas. Because of the complexity and diversity of human movement of the external environment, so that human behavior recognition has some challenges. The study of human behavior in its infancy now, pending further study and discussion.Recognition matlab studied human behavior recognition and detection based on paper studies is judged from the image in which the target behavior, such as a common walk, sit, lie down, running, jumping and other acts. From the many existing mainstream research point of view, the most common gesture recognition system architecture consists of several modules: target detection, target tracking, behavior recognition. Firstly, the images to determine whether there are human targets identified after the body of the gray-scale image, the gray-scale images using background subtraction and background image comparison, and finally, more than the extracted human body is what determines kind gesture.Keywords: matlab, color identification, behavior detection目录第1章绪论 (7)1.1 研究背景 (7)1.2 研究意义 (9)1.3 研究内容 (9)1.4 论文组织 (10)第2章基于人脸检测的人体识别 (10)2.1人脸特征 (10)2.2 基于肤色的人脸检测 (11)第3章行为识别 (13)3.1 灰度化 (14)3.2背景差分法算法 (15)3.3背景差阈值分割法 (17)3.4通过长宽判断人体行为 (17)3.4小结 (18)结论 (19)参考文献 (19)谢辞 (22)附录二文献翻译 (29)第1章绪论1.1 研究背景随着社会的发展，人民生活的提高，人们越来越关注安全问题，对视频监控系统的需求也爆发式扩张，如停车场，超市，银行，工厂，矿山等安全有监控设备，但监控系统不会主动实时监控。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪随着智能化技术的不断发展和普及，越来越多的应用场景需要对行人进行检测和轨迹跟踪。
行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于视频监控、交通管理、智能巡检等领域，具有重要的实际意义和应用价值。
本文将介绍基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪的方法与应用。
行人检测是指在视频图像中准确地识别出行人目标，并进行定位。
行人检测的关键在于准确地判断图像中的目标是否为行人，并将其与背景进行有效区分。
通过深度学习算法，可以让计算机模型学习到行人在图像中的特征和模式，并使用这些特征进行行人检测。
常用的深度学习算法包括卷积神经网络（CNN）、目标检测算法（如Faster R-CNN、YOLO等）等。
这些算法能够对图像进行快速且准确的行人检测，实现实时监测和预警。
轨迹跟踪是指通过连续帧图像的时间序列，对行人在不同帧之间的运动进行跟踪与分析。
轨迹跟踪主要分为两个步骤：检测和匹配。
检测步骤利用行人检测算法对每一帧图像进行目标检测，得到每一帧中的行人目标区域。
匹配步骤则利用跟踪算法将相邻帧中的行人目标区域进行匹配，形成行人轨迹。
常用的轨迹跟踪算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波、多目标跟踪等。
这些算法能够有效地对行人进行轨迹分析，提供行人的运动轨迹和路径信息。
基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪具有广泛的应用前景。
在视频监控领域，利用行人检测与轨迹跟踪技术可以实现对人员的自动识别与跟踪，提高视频监控的效果和效率。
在交通管理领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以用于行人过马路的安全管理与交通流量分析，提供有关行人行为的统计和决策依据。
在智能巡检领域，行人检测与轨迹跟踪技术可以应用于巡检机器人和智能无人车等设备，提供智能化的巡检和运输服务。
然而，基于视频图像分析的行人检测与轨迹跟踪面临一些挑战。
首先，图像数据的质量和噪声会影响算法的准确性和鲁棒性。
其次，行人的姿态、遮挡、尺度变化等因素也会对检测和跟踪结果产生影响。
此外，复杂的场景和多目标跟踪也是研究的难点之一。
《2024年基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》范文
《基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》篇一基于视觉的行人检测与跟踪技术研究一、引言在智能交通系统、安防监控和机器人视觉等多个领域，行人检测与跟踪技术是极其关键的一环。
该技术对于保护行人的安全、提升自动驾驶汽车驾驶效率和加强场景安全监管具有重要意义。
基于视觉的行人检测与跟踪技术通过对摄像头采集到的图像和视频进行分析与处理，达到检测并识别行人位置与动作的目标，是当前人工智能和计算机视觉研究的热点之一。
二、行人检测技术研究1. 技术原理行人检测是计算机视觉中的一项关键技术，它通过对图像中可能存在的行人区域进行提取与识别，进而完成行人的检测任务。
目前的行人检测方法主要包括基于特征的检测方法和基于深度学习的检测方法。
基于特征的检测方法主要通过提取行人的轮廓、形状、纹理等特征，再通过统计学习和模式识别等技术实现行人检测。
而基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络（CNN）进行图像的特征提取和识别，以完成行人的检测。
2. 技术挑战与解决方案尽管行人检测技术已经取得了显著的进步，但仍然存在许多挑战。
例如，在复杂的环境中，如光照变化、阴影遮挡、不同视角和姿态变化等情况下，如何准确有效地进行行人检测仍是一个难题。
针对这些问题，研究者们提出了多种解决方案，如使用多尺度特征融合、深度学习模型优化等手段来提高行人检测的准确性和鲁棒性。
三、行人跟踪技术研究1. 技术原理行人跟踪技术主要是通过利用图像序列中的时空信息，对目标行人进行连续的定位和追踪。
该技术通常采用基于滤波器的方法、基于模板匹配的方法或基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法由于其强大的特征提取和学习能力，近年来得到了广泛的应用。
2. 技术应用与挑战行人跟踪技术在智能交通、安防监控等领域有着广泛的应用。
然而，在实际应用中仍存在许多挑战，如遮挡问题、目标行人的快速移动以及光照变化等。
为了解决这些问题，研究者们正在尝试使用更先进的算法和模型结构，如使用多模态信息融合、多目标跟踪算法等来提高行人跟踪的准确性和稳定性。
智能交通系统中的行人跟踪技术研究
智能交通系统中的行人跟踪技术研究智能交通系统作为现代城市交通管理的前沿技术，以其高效、安全、节能等优势得到广泛应用。
而在智能交通系统中，行人跟踪技术是至关重要的一环，它可以实时监测和追踪行人的位置信息，为道路交通安全提供重要的数据支持。
1. 行人跟踪技术的意义和应用行人跟踪技术的目的在于准确识别行人并实时跟踪其位置动态，为交通系统提供行人及时动态信息，为行人提供安全保护。
在道路交通管理中，行人跟踪技术可以应用于以下方面：1.1 交通信号控制通过行人跟踪技术，智能交通系统可以实时监测道路上的行人数量和行人的行进方向，根据数据分析和预测，合理调整交通信号灯的时序，确保行人和车辆的优先次序，提高交通效率和行人安全。
1.2 行人智能导航道路上的行人通常会面临很多限制和危险，比如拥挤的人群、繁忙的交通等。
通过行人跟踪技术，智能交通系统可以为行人提供个性化导航服务，安全指引行人选择最优路径避免拥挤、危险区域，提高行人的行进效率和安全。
1.3 事件监测和预警行人跟踪技术可以用于监测和预警交通事故风险。
当行人跟踪系统检测到有行人处于危险状态（如行人走失、行人意外闯道等），系统会立即向交通管理人员发送预警信息，快速采取应对措施，保障行人的安全。
2. 行人跟踪技术的研究方法为了有效实现行人跟踪，研究人员采用了多种方法与技术。
以下是一些常见的行人跟踪技术：2.1 视频图像处理利用计算机视觉技术对交通场景中的摄像头图像进行处理和分析，识别出图像中的行人目标，并通过跟踪算法实时追踪目标的位置信息。
2.2 红外传感器红外传感器通过红外线探测行人体温分布，根据红外图像分析和处理，识别出行人目标并实时跟踪行人位置。
2.3 深度学习近年来，深度学习技术的飞速发展为行人跟踪提供了新的研究方向。
利用深度学习算法和人工智能技术，通过对大量行人样本的训练，实现对行人目标的准确识别和跟踪。
3. 行人跟踪技术的挑战和未来发展方向虽然行人跟踪技术在智能交通系统中有着广泛的应用前景，但仍然面临一些挑战。
行人检测与跟踪国内外研究现状
行人检测与跟踪国内外研究现状1.2行人检测与跟踪国内外研究现状视觉跟踪和目标检测是计算机视觉领域内较早开始的研究方向。
经过几十年的积累，这两个方向已经取得了显著的发展。
然而，很多方法只是在相对较好地程度上解决了一些关键问题。
并且仍旧有不少一般性的关键问题未得到有效的解决。
国内外很多研究机构都在致力于研究和发展这两个方向。
近些年这两个方向持续发展，涌现了很多比较优秀的方法。
国外的很多大学和研究机构（如卡内基梅隆大学、南加州大学和法国国家计算机科学与控制研究所等）都有计算机视觉小组，长期地研究视频跟踪和目标检测。
国内的很多大学和研究所等（如清华大学、上海交大和自动化所等）也有相关的研究小组，并取得了一些优秀的研究成果。
1.2.1行人检测技术国内外研究现状中科院计算机科学重点实验室孙庆杰等人利用基于侧影的人体模型及其对应的概率模型,提出了一种基于矩形拟合的人体检测算法。
中科院自动化所谭铁牛等对人运动进行视觉分析,其核心是利用计算机视觉技术从图像序列中检测、跟踪、识别人并对其行为进行理解与描述,它主要应用在视觉监控领域和基于步态的身份鉴定。
步态识别就是根据人们走路的姿势进行身份鉴定,依据人体行走运动很大程度上依赖于轮廓随着时间的形状变化的直观想法,提出一种基于时空轮廓分析的步态识别算法；基于行走运动的关节角度变化包含着丰富的个体识别信息的思想,提出一种基于模型的步态识别算法。
实验结果表明该算法不仅获得了令人鼓舞的识别性能,而且拥有相对较低的计算代价。
但是该方法只能检测出运动的行人。
西安交通大学郑南宁等研究了利用支持向量机识别行人的方法,通过稀疏Gabor滤波器提取行人样本图像中行人的特征,然后利用支持向量机来训练所提取的样本特征,并用训练得到的分类器通过遍历图像的方式将图像中可能属于行人的窗口提取出来。
尽管用Gabor滤波器提取特征效果相对较好,但耗时很长,不适合于实时图像的处理。
上海交通大学田广等提出了一种coarse-to-fine的行人检测方法,将一个人建模成人体自然部位的组装,人体的所有部位包括头肩、躯干和腿、采用绝对值类Haar特征集和Edgelet特征集,在这些特征集上,采用softcascade训练各个部位的检测器和全身检测器。
《城市街道场景的行人检测研究》范文
《城市街道场景的行人检测研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快，道路交通系统变得越来越复杂，尤其是城市街道上的行人安全问题越来越受到关注。
为了提高行人交通安全和降低交通事故率，行人检测技术应运而生。
本文将重点探讨城市街道场景下行人检测的相关研究。
二、背景及意义城市街道是行人交通的重要组成部分，由于人流密集、环境复杂，因此对于行人的检测与识别具有重要价值。
通过行人检测技术，可以有效提高道路交通安全，降低交通事故率，保护行人的生命安全。
此外，行人检测技术还广泛应用于智能交通系统、智能安防、自动驾驶等领域，具有广泛的应用前景和重要的研究意义。
三、相关研究综述近年来，行人检测技术得到了广泛关注和研究。
早期的研究主要基于传统的计算机视觉方法，如特征提取、模板匹配等。
随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测方法逐渐成为研究热点。
目前，许多学者在公开数据集上进行了大量实验，取得了较好的效果。
然而，城市街道场景下的行人检测仍面临诸多挑战，如环境复杂、行人姿态多变、光照条件变化等。
四、研究方法本研究采用基于深度学习的行人检测方法。
首先，收集城市街道场景下的行人图像数据集，并进行标注和预处理。
其次，构建深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）等，进行训练和优化。
最后，在测试集上进行测试和评估，得出实验结果。
五、实验过程及结果分析（一）实验过程1. 数据集准备：收集城市街道场景下的行人图像数据集，并进行标注和预处理。
2. 模型构建：构建基于深度学习的行人检测模型，如卷积神经网络等。
3. 模型训练与优化：使用训练集对模型进行训练和优化，调整模型参数。
4. 测试与评估：在测试集上进行测试和评估，得出实验结果。
（二）结果分析通过实验，我们发现在城市街道场景下，基于深度学习的行人检测方法具有较高的准确性和稳定性。
其中，我们的模型在处理行人多姿态、环境复杂等因素时表现出了较强的鲁棒性。
此外，我们还发现，通过优化模型参数和改进训练策略，可以进一步提高模型的性能。
视频监控系统中的行人检测与轨迹分析研究
视频监控系统中的行人检测与轨迹分析研究近年来，随着城市发展的加速和安全意识的增强，视频监控系统在公共场所的应用越来越广泛。
视频监控系统不仅可以提高公共安全性，还可以帮助管理者更好地了解人流情况，从而优化城市规划和资源配置。
而视频监控系统中的行人检测与轨迹分析作为其中重要的一环，对于监控区域的安全性和管理效率具有重要的意义。
首先，视频监控系统中的行人检测是一个基础性的任务。
行人检测可以通过计算机视觉和深度学习的方法来实现。
通过对监控视频中的图像进行准确的行人检测，系统可以及时发现异常行为，如潜在的犯罪嫌疑人或者人群聚集等。
行人检测的准确度和实时性对于提高监控系统的效果至关重要。
因此，需要在算法设计和硬件优化方面进行持续的研究和改进。
其次，行人检测的结果可以进一步用于轨迹分析。
轨迹分析可以对行人在监控区域中的行动进行跟踪和记录，从而为管理者提供更详细的信息。
通过对行人的轨迹进行分析，可以了解人流的路径和密度，进而辅助城市规划和公共安全的决策。
轨迹分析可以通过计算机视觉和图像处理的技术，结合人工智能的方法，对行人的运动进行建模和预测，从而更好地了解行人的行为模式和规律。
此外，行人检测与轨迹分析在视频监控系统中还具有其他一些重要的应用。
例如，它可以检测行人的运动方向和速度，从而实现交通流量的监测和管控。
这对于繁忙的城市路口和交通枢纽来说，可以提供有价值的数据支持，帮助交通管理部门进行交通流量优化和拥堵疏导。
此外，行人检测和轨迹分析还可以用于人员聚集的监测和预警，如重要场所的安全控制和人流疏散等。
通过对行人的聚集行为进行分析，可以更好地预测人员密度和人员聚集的可能性，从而更有效地保障公共安全。
为了实现视频监控系统中的行人检测与轨迹分析研究，需要进行算法和技术的不断创新。
首先，算法方面，需要设计高效准确的行人检测和跟踪算法，可以考虑将深度学习技术与传统图像处理技术结合，提高算法在复杂场景下的鲁棒性和性能。
同时，还需要研究行人轨迹分析的算法，如运动模式识别和行为预测等，以提供更全面的人流信息。
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》范文
《交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法研究》篇一一、引言随着智能交通系统的快速发展，交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪技术成为了研究热点。
该技术能够有效地对交通场景中的车辆和行人进行实时检测和跟踪，为自动驾驶、智能交通管理等领域提供重要支持。
本文旨在研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、研究背景与意义在复杂的交通场景中，车辆和行人的多目标检测与跟踪是智能交通系统的关键技术之一。
通过对车辆和行人的实时检测和跟踪，可以有效地提高道路交通安全、缓解交通拥堵、优化交通管理等方面的问题。
因此，研究交通场景下的车辆行人多目标检测与跟踪算法具有重要的理论价值和实际应用意义。
三、相关技术综述3.1 目标检测技术目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，主要包括基于传统计算机视觉方法和基于深度学习的方法。
传统方法主要依靠特征提取和分类器进行目标检测，而深度学习方法则通过神经网络自动学习目标的特征，实现更高的检测精度。
3.2 多目标跟踪技术多目标跟踪是指对多个目标进行实时跟踪的技术。
常用的多目标跟踪方法包括基于滤波的方法、基于聚类的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法在复杂场景下的多目标跟踪中具有较好的性能。
四、车辆行人多目标检测与跟踪算法研究4.1 算法原理本文研究的车辆行人多目标检测与跟踪算法主要基于深度学习方法。
首先，通过卷积神经网络对交通场景中的车辆和行人进行特征提取和分类，实现目标的检测。
然后，利用多目标跟踪算法对检测到的目标进行实时跟踪，实现多目标的关联和轨迹预测。
4.2 算法实现在实现过程中，首先需要构建合适的卷积神经网络模型，对交通场景中的车辆和行人进行特征提取和分类。
其次，需要设计多目标跟踪算法，对检测到的目标进行实时跟踪和关联。
在实现过程中，需要考虑算法的实时性、准确性和鲁棒性等方面的问题。
4.3 实验结果与分析通过在公共数据集和实际交通场景中的实验，验证了本文研究的车辆行人多目标检测与跟踪算法的有效性和优越性。
视频图像分析中的行人检测与追踪
视频图像分析中的行人检测与追踪随着科技的发展和智能化时代的到来，视频图像分析技术在各个领域的应用越来越广泛。
其中，行人检测与追踪是视频图像分析的一项重要任务。
行人检测与追踪技术不仅可以用于安防领域，还可以应用于智能交通、智慧城市等领域。
本文将介绍视频图像分析中的行人检测与追踪技术的原理和应用。
行人检测是指在视频图像中自动检测出行人目标的位置和轮廓。
行人追踪是指在连续的视频帧中跟踪行人目标的移动轨迹。
行人检测与追踪技术在视频监控系统中有着重要的应用，可以帮助监控人员快速识别行人目标，提醒异常情况并进行及时处理。
此外，行人检测与追踪技术还可以用于智能交通系统中，例如交通监控、交通流量分析等，提高道路交通的安全性和效率。
在视频图像分析中，行人检测与追踪的实现主要依靠计算机视觉和深度学习技术。
传统的行人检测方法主要基于特征提取和机器学习算法，例如Haar特征、HOG特征和SIFT特征等。
这些方法通过提取图像中与行人特征相关的特征向量，利用分类器进行判别，从而实现行人目标的检测。
然而，由于行人的外观和姿态的多样性，传统的方法在各种复杂场景下的检测效果有限。
近年来，深度学习技术的快速发展为行人检测与追踪带来了巨大的突破。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等能够自动学习和提取图像的高级特征，提高行人检测与追踪的准确性和鲁棒性。
目前，基于深度学习的行人检测与追踪方法已经成为主流。
在行人检测中，常用的深度学习模型是基于CNN的目标检测网络，例如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBoxDetector）等。
这些方法可以实现对图像中的行人目标位置和轮廓的准确检测，并能够进行实时处理。
此外，还有一些基于特征提取的模型，如LSTM （Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）等，可以捕捉行人目标在连续帧中的运动轨迹。
《2024年基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》范文
《基于视觉的行人检测和跟踪技术的研究》篇一基于视觉的行人检测与跟踪技术的研究一、引言随着计算机视觉技术的飞速发展，基于视觉的行人检测与跟踪技术在智能交通、安防监控、机器人导航等领域得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于视觉的行人检测与跟踪技术的原理、方法及其应用，以期为相关领域的研究与应用提供参考。
二、行人检测技术行人检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其主要目的是在图像或视频中准确地检测出行人的位置。
目前，基于视觉的行人检测技术主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于特征的方法基于特征的方法主要通过提取图像中的颜色、纹理、形状等特征来检测行人。
其中，Histogram of Oriented Gradients (HOG)是一种常用的特征描述符，可以有效地描述行人的形状和轮廓。
此外，还有Haar特征、SIFT特征等方法，通过训练分类器对图像进行分类，从而检测出行人。
2. 基于深度学习的方法随着深度学习技术的发展，基于深度学习的行人检测方法逐渐成为主流。
卷积神经网络（CNN）在特征提取方面具有强大的能力，可以自动学习到更具有代表性的特征。
此外，还有一些专门为行人检测设计的网络结构，如R-CNN系列、YOLO系列和SSD等。
三、行人跟踪技术行人跟踪是指在视频序列中，对检测到的行人进行持续跟踪，以获取其运动轨迹和动态行为。
目前，常用的行人跟踪方法包括基于滤波的方法和基于深度学习的方法。
1. 基于滤波的方法基于滤波的方法主要通过卡尔曼滤波、光流法等算法对行人的位置进行预测和跟踪。
其中，卡尔曼滤波通过不断迭代更新行人的位置信息，实现行人的稳定跟踪。
光流法则通过计算图像中像素的运动信息，实现对行人的跟踪。
2. 基于深度学习的方法基于深度学习的行人跟踪方法主要利用神经网络对行人的外观特征进行学习和建模，从而实现更准确的跟踪。
其中，Siamese 网络、孪生网络等是常用的跟踪算法。
这些算法通过学习行人的外观特征和运动信息，实现对行人的精确跟踪。
视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现
视频监控系统中的行人检测与追踪算法设计与实现视频监控系统是现代安防领域中重要的技术应用之一。
其中，行人检测与追踪算法是视频监控系统中的一个关键问题，它能够实现对行人的实时检测与追踪，为安防工作提供便利。
本文将对视频监控系统中的行人检测与追踪算法进行设计与实现的相关内容进行讨论。
一、行人检测算法设计与实现行人检测算法是视频监控系统中的基础模块之一，它能够通过分析视频图像中的像素信息，判断出图像中的行人目标。
传统的行人检测算法主要采用了基于图像特征的方法，如Haar特征、HOG特征和LBP 特征等。
Haar特征是运用了多尺度窗口技术的一种特征描述方法。
它通过将图像窗口分为多个区域，并计算出每个区域内像素值的差异，从而得到一个代表该窗口的积分图。
通过比较不同窗口间的积分图差异，就能够实现对行人目标的判定。
HOG特征是直方图梯度描述符的一种变种，它通过计算图像局部区域内的梯度直方图，来表示该区域的图像特征。
在行人检测算法中，HOG特征能够有效地描述行人的形状和轮廓信息，从而实现对行人目标的检测。
LBP特征是局部二值模式的一种特征描述方法，它通过计算图像局部区域的灰度值与周围像素灰度值的差异，来表示该区域的纹理信息。
在行人检测算法中，LBP特征能够有效地描述行人的纹理信息，从而实现对行人目标的检测。
不论是Haar特征、HOG特征还是LBP特征，它们都通过构建分类器来实现对行人目标的检测。
常用的分类器包括AdaBoost算法和支持向量机（SVM）等。
这些算法在行人检测领域中都有着良好的效果，并且能够满足实时性的要求。
二、行人追踪算法设计与实现行人追踪算法是视频监控系统中的进一步应用，它能够实现对行人目标的跟踪，从而实现对行人运动轨迹的可视化和分析。
常见的行人追踪算法有卡尔曼滤波算法、粒子滤波算法和多目标跟踪算法等。
卡尔曼滤波算法是一种递归滤波算法，它通过状态预测和观测更新两个步骤，来估计行人目标的位置和速度信息。
行人检测技术研究综述
行人检测技术研究综述行人检测技术是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的主要目标是通过计算机算法来识别图像和视频中的行人目标。
行人检测技术在很多领域中都有广泛的应用，如智能交通系统、安防监控、自动驾驶等。
本文将对行人检测技术的研究进行综述。
首先，行人检测技术的发展历程可以分为两个阶段：传统的机器学习方法和深度学习方法。
在传统的机器学习方法中，通常使用Haar特征和分类器（如SVM、Adaboost等）来进行行人检测。
这些方法在准确率方面有一定优势，但需要手工提取特征，且对光照和尺度变化敏感。
随着深度学习的兴起，基于深度神经网络的行人检测方法逐渐成为主流。
其中，卷积神经网络（CNN）被广泛应用于行人检测任务中。
CNN通过在图像中滑动卷积核，学习到不同层次的特征表示，从而提高了行人检测的准确率和鲁棒性。
目前，一些最先进的行人检测算法，如Faster R-CNN、YOLO和SSD，都采用了CNN来提取特征并生成候选区域。
其次，行人检测技术的研究面临一些挑战和问题。
首先是遮挡问题，即当行人被其他物体或人遮挡时，很难准确地进行检测。
为了解决这个问题，研究者们提出了一些创新的方法，如多尺度检测、上下文信息利用和部件检测等。
其次是光照变化和尺度变化问题。
由于光照和尺度的变化较大，传统的行人检测算法往往无法处理这些情况。
为了解决这个问题，一些研究者提出了基于深度学习的多尺度网络，可以在不同的尺度和光照下进行行人检测。
此外，行人检测技术还面临着实时性的要求。
在实际应用中，行人检测需要在实时性的条件下完成。
对于视频监控系统或自动驾驶汽车等需要实时响应的应用场景，检测速度是一个关键因素。
为了提高检测速度，研究者们提出了一些加速方法，如区域建议网络（RPN）和快速RCNN等。
最后，未来的研究方向可以从以下几个方面展开。
首先，可以进一步提高行人检测的准确率和鲁棒性，尽量减少误检和漏检的情况。
其次，可以将行人检测与其他任务相结合，如行人重识别、行人姿态估计等。
基于视频分析的行人行为检测技术研究
基于视频分析的行人行为检测技术研究随着人工智能技术的不断发展，基于视频分析的行人行为检测技术也越来越受到关注。
这项技术可以通过对摄像头拍摄到的视频进行分析，识别出人的行为和行动轨迹，从而帮助监控和管理人员更加高效地维护公共安全。
一、视频分析的基本流程视频分析的基本流程包括视频采集、特征提取、目标检测、行为分析和结果输出等步骤。
其中，视频采集的质量和稳定性决定了后续处理步骤的精度，而特征提取、目标检测和行为分析则是实现视频分析的关键技术环节。
特征提取是指从视频中提取出有用的特征，如行人的身高、体型、衣着、步态等，这些特征可以帮助检测行人的身份和行为，而目标检测则是指在视频中找出行人并进行跟踪，这时需要使用目标检测算法，如基于深度学习的目标检测算法。
二、行人行为检测技术的应用场景基于视频分析的行人行为检测技术在公共安全、智慧城市等领域具有广泛的应用前景。
1、公共安全领域。
目前，许多城市都已经安装了监控摄像头，以便对公共场所进行安全监控，但是传统的监控系统往往只能提供录像和实时图像，而缺乏对行人行为的深度分析研究。
如果使用基于视频分析的行人行为检测技术，则可以更加精确地捕捉到行人的行动轨迹和行为模式，从而提高公共安全事件的预判和处理效率。
2、智慧城市领域。
基于视频分析的行人行为检测技术可以为智慧城市的交通、环境和公共服务等领域提供支持。
例如，在交通领域，行人行为检测技术可以用来处理人行道上的拥堵和行人违规行为等问题；在环境领域，可以用来对公共场所的垃圾分类和环境卫生进行监控；在公共服务领域，可以用来对人流量进行预测和调配，提高城市基础设施的利用效率。
三、行人行为检测技术面临的挑战和未来发展与传统的监控系统相比，基于视频分析的行人行为检测技术具有一定的优势，但也面临一些挑战。
例如，在复杂场景下，行人的行为往往难以精确分类和判断；在行人遮挡、运动模糊等情况下，检测算法的精度也会受到影响。
不过，随着人工智能技术的进一步发展和应用，基于视频分析的行人行为检测技术也将得到进一步完善和发展。
跟踪研究实施方案
跟踪研究实施方案一、引言跟踪研究是指对某一现象或事件进行系统的、连续的观察和记录，以便了解其发展变化规律的一种研究方法。
在现代社会中，跟踪研究在各个领域都有着重要的应用价值，包括医学、教育、心理学、社会学等。
本文将就跟踪研究的实施方案进行探讨，以期为相关领域的研究者提供一些参考和借鉴。
二、确定研究目标和问题在进行跟踪研究之前，首先需要明确研究的目标和问题。
研究者需要明确自己想要了解的是什么，需要解决的问题是什么，这将有助于确定研究的方向和重点。
在确定研究目标和问题的过程中，研究者可以进行文献综述，了解已有的研究成果，以便更好地确定自己的研究方向。
三、选择合适的研究对象和样本选择合适的研究对象和样本是进行跟踪研究的关键步骤。
研究对象应当具有代表性，能够反映研究问题的实质。
同时，样本的选择也需要具有一定的科学性和随机性，以确保研究结果的可靠性和有效性。
在选择研究对象和样本的过程中，研究者需要考虑到实际的研究条件和资源限制，做出合理的选择。
四、确定研究设计和方法在确定研究设计和方法时，研究者需要考虑到研究目标和问题的特点，选择合适的研究设计和方法。
常见的研究设计包括纵向研究设计和横断面研究设计，而常见的研究方法包括问卷调查、访谈、观察等。
在确定研究设计和方法的过程中，研究者需要充分考虑到研究对象和样本的特点，以及自身的研究条件和资源限制，做出合理的选择。
五、确保数据采集的质量和准确性数据采集是进行跟踪研究的重要环节，其质量和准确性直接影响着研究结果的可靠性和有效性。
因此，在进行数据采集时，研究者需要严格按照研究设计和方法的要求进行操作，确保数据的真实性和完整性。
同时，研究者还需要对数据进行及时的整理和分析，以便及时发现数据的问题和规律。
六、分析和解释研究结果在完成数据采集后，研究者需要对数据进行分析和解释，以得出研究结论。
在进行分析和解释时，研究者需要充分考虑到研究目标和问题的特点，尽量避免主观臆断和片面解释，力求客观公正。
安防监控视频中的行人检测与自动跟踪
安防监控视频中的行人检测与自动跟踪随着科技的不断发展，安防监控系统在各个领域得到广泛应用，为了提高监控系统的效能，行人检测与自动跟踪成为了安防监控系统中的重要功能之一。
本文将详细介绍安防监控视频中的行人检测与自动跟踪技术以及其在实际应用中的优势与挑战。
一、行人检测技术的原理与方法行人检测技术是指通过计算机视觉技术，识别和检测监控视频中的行人目标。
行人检测的主要目标是从视频中准确地识别出行人，并将其与其他背景进行区分。
现如今，行人检测主要基于深度学习技术，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）或其变种网络，如Faster R-CNN、YOLO以及SSD等。
这些深度学习算法可以通过大量的训练数据学习到行人的特征，并能在实时视频中准确地检测出行人。
行人检测技术的方法主要分为两类：基于深度学习的方法和传统的图像处理方法。
基于深度学习的方法在检测准确度和处理速度上表现出色，但对计算资源的要求较高。
而传统的图像处理方法则主要基于特征提取和目标分类等传统计算机视觉技术，其优势在于对计算资源的要求相对较低，但在复杂场景下的检测精度可能较低。
二、行人自动跟踪技术的原理与方法行人自动跟踪技术是基于行人检测的基础上，通过实时更新目标位置信息，实现对行人目标的跟踪。
自动跟踪技术主要包括目标匹配和目标预测两个关键步骤。
目标匹配是指通过目标检测得到的目标位置信息，与前一帧或多帧中的目标位置进行比较，以确定目标的运动轨迹。
常用的目标匹配方法有卡尔曼滤波器、卡尔曼粒子滤波器和相关滤波器等。
这些方法能够根据历史位置信息和运动模型对目标位置进行预测，从而实现对行人的跟踪。
目标预测是指在目标匹配的基础上，通过分析目标的运动轨迹和行为特征，对未来目标位置进行预测。
目标预测常常利用机器学习算法，如支持向量机、决策树等，来建立目标运动的模型，进而对未来运动进行预测。
三、行人检测与自动跟踪的应用优势行人检测与自动跟踪在安防监控系统中具有诸多应用优势，包括以下几个方面：1. 实时性：行人检测与自动跟踪技术能够在实时视频流中准确地检测和跟踪行人，可以及时发现异常行为和危险情况。
视频监控系统中的行人检测与跟踪研究
视频监控系统中的行人检测与跟踪研究近年来，随着科技的不断发展，视频监控系统在各个领域得到广泛应用。
而视频监控系统中的行人检测与跟踪技术则是其中一个非常重要的研究方向。
本文将深入探讨视频监控系统中的行人检测与跟踪研究，分析其应用背景、关键技术与挑战，以及目前的研究进展。
首先，我们来了解一下视频监控系统中行人检测与跟踪的应用背景。
随着城市化进程的加速，公共安全问题日益凸显，特别是对于城市交通、重要场所和公共区域的安全监控需求。
行人检测与跟踪技术可以实时监测和记录人员的行为动态，预防和响应各类安全事件，提高公共安全管理的效能，因此在交通管理、社会治安和商业智能等领域有着广泛的应用前景。
行人检测与跟踪的关键技术主要包括目标检测和目标跟踪两个方面。
目标检测旨在从视频中准确地定位和识别出行人的位置和轮廓信息，而目标跟踪则是在视频序列中连续追踪目标行人的运动轨迹。
这两个技术相辅相成，共同构成了视频监控系统中行人检测与跟踪的核心。
目标检测是行人检测与跟踪中的关键环节之一。
目前，常用的行人检测方法包括基于深度学习的方法和传统的机器学习方法。
基于深度学习的方法具有较高的准确性和鲁棒性，包括使用卷积神经网络（CNN）的方法，如Faster R-CNN和YOLO等。
这些方法通过学习大量标注的行人图像，可以在复杂背景下准确地检测出行人，具有较高的检测速度和较低的误检率。
传统的机器学习方法则多采用特征提取和分类器结合的方式，如Haar特征和SVM等。
虽然传统方法在一些场景中仍然具有一定的应用价值，但其准确性和鲁棒性相对较低。
目标跟踪是行人检测与跟踪中的另一个关键环节。
目前，常用的行人跟踪方法包括基于外观模型的方法和基于深度学习的方法。
基于外观模型的方法主要使用目标的视觉特征进行匹配和跟踪，如颜色、纹理和形状等。
这些方法在处理光照变化、尺度变化和遮挡等问题上具有一定的鲁棒性，但容易受到目标外观变化和相似目标的干扰。
基于深度学习的方法则通过学习大量标注的视频序列，可以准确地抽取目标的运动特征和上下文信息，如Siamese网络和多目标跟踪网络等。
如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术解析
如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术解析行人定位与轨迹跟踪是现代测绘技术的一个重要领域，它对于城市规划、智能交通、公共安全等方面有着重要的应用。
本文将通过对行人定位与轨迹跟踪的技术原理、方法和应用进行分析和解析，探讨如何进行行人定位与轨迹跟踪的测绘技术。
一、行人定位与轨迹跟踪的技术原理行人定位与轨迹跟踪的技术原理主要包括传感器数据采集、数据处理和轨迹预测三个方面。
1. 传感器数据采集在行人定位与轨迹跟踪中，常用的传感器主要有全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）、摄像机和激光雷达等。
其中，GPS可以提供行人的位置坐标，但在室内或高楼林立的城市区域有较大误差。
INS则通过测量加速度和角速度来估计行人的位置和方向，但会存在漂移问题。
摄像机可以捕捉到行人的图像信息，通过图像处理算法可以获取行人的位置信息。
激光雷达则可以提供高精度的距离和方向信息。
传感器数据采集的准确性对于行人定位和轨迹跟踪非常重要。
2. 数据处理数据处理是行人定位和轨迹跟踪的核心环节，主要包括数据融合和位置估计两个步骤。
数据融合是将不同传感器采集到的数据进行集成和优化，提高定位的准确性和鲁棒性。
位置估计是通过数据处理算法对融合后的数据进行分析和计算，得出行人的位置和方向。
在数据处理方面，常用的算法包括扩展卡尔曼滤波（EKF）和粒子滤波（PF）等。
EKF是一种基于状态空间模型的滤波方法，可以用于实时的定位和轨迹跟踪。
PF则是一种基于样本的滤波算法，具有更强的适应性和鲁棒性。
这些算法可以根据具体的需求选择和优化，以提高行人定位和轨迹跟踪的精度和效果。
3. 轨迹预测轨迹预测是行人定位和轨迹跟踪的重要补充，它可以利用历史轨迹数据对未来行人的行为做出推测。
常用的轨迹预测方法包括基于概率模型的预测和基于机器学习的预测等。
基于概率模型的预测方法通过对行人的历史行为进行统计和建模，利用模型来预测未来的行为。
而基于机器学习的预测方法则通过机器学习算法对行人的轨迹数据进行训练，学习出行人行为的规律和模式，从而进行轨迹预测。
行人检测与跟踪的技术与应用
行人检测与跟踪的技术与应用近年来，随着计算机技术的不断进步和智能化的发展，计算机视觉技术的应用范围也在不断扩展。
其中，行人检测与跟踪技术已经成为计算机视觉领域的热门研究方向，并且得到了广泛的应用。
本文将从技术原理、应用场景和未来发展三个方面，对行人检测与跟踪技术进行探讨。
一、技术原理行人检测与跟踪技术的基本原理是利用计算机视觉技术对行人进行识别和追踪。
其中，行人检测是指在图像或视频中检测出行人位置的过程，而行人跟踪是指在多帧图像或视频中跟踪行人运动轨迹的过程。
行人检测技术主要依靠目标检测算法实现，目前常用的算法主要包括Haar级联分类器、HOG+SVM、RCNN、YOLO等。
其中，Haar级联分类器是最早被广泛使用的算法之一，该算法主要基于人脸检测算法的思想，将图像分为不同的区域，然后使用AdaBoost算法训练分类器来检测行人目标。
HOG+SVM是近年来较为流行的算法之一，该算法基于图像的梯度直方图特征，并结合SVM分类器来实现行人检测。
对于视频中的行人跟踪，常用的算法主要包括卡尔曼滤波、粒子滤波和相关滤波等。
二、应用场景行人检测与跟踪技术在交通安全、智能监控、人机交互、物流配送等领域都有着广泛的应用。
在交通安全方面，行人检测与跟踪技术可以应用于自动驾驶汽车、智能交通信号控制等方面。
在自动驾驶汽车中，行人检测与跟踪技术可以实现对行人的快速识别和跟踪，从而避免交通事故的发生。
在智能交通信号控制方面，行人检测与跟踪技术可以实时监控人行横道上的行人情况，根据行人数量和行人行进速度等信息进行交通信号控制，从而提高交通效率和减少通行时间。
在智能监控领域，行人检测与跟踪技术可以应用于安防、人员追踪、情报收集等方面。
在安防领域中，行人检测与跟踪技术可以实现对陌生人的自动识别和跟踪，从而提高安防监控的效率。
在人员追踪领域中，行人检测与跟踪技术可以用于寻找走失的人员，实现对犯罪嫌疑人的追踪。
在情报收集领域中，行人检测与跟踪技术可以用于分析和监测政治、经济、军事和社会等方面的相关情报。
基于机器学习的行人检测与识别技术研究
基于机器学习的行人检测与识别技术研究随着社会的发展和科技的进步，人工智能技术逐渐得到广泛的应用，其中机器学习作为人工智能的一种技术手段，成为了热门话题。
机器学习的目的是通过对数据进行分析和学习，提高系统的准确性和效率。
其中，基于机器学习的行人检测与识别技术也成为了研究热点。
本文将基于机器学习的行人检测与识别技术进行探讨和分析。
一、基于机器学习的行人检测技术在机器学习中，行人检测技术是一个非常重要的区域。
所谓行人检测，就是通过机器视觉技术对摄像头所捕捉到的图像进行处理和分析，以便快速地判断图像中是否存在行人，进而在一系列应用场景中进行进一步的处理。
其中，机器学习算法中的分类器，在行人检测中扮演了重要的角色，具体来说，可以用以下几种方式进行训练：1. Haar分类器Haar分类器是一种基于特征的分类器，可以根据不同的特征，并通过逐步比较不同的特征值，来按照不同的类型分类。
其分类器中的各种特征，包括了眼睛、嘴巴、鼻子等。
行人检测中使用的Haar分类器，可以有效地识别和分类行人的形象特征，并进行相关的处理和判断。
2. 随机森林分类器随机森林分类器是一种有效的分类器，可以通过随机产生多个属性集合，进行分类和判断。
其主要特点是可以避免样本过度拟合的问题，同时可以提高分类器的准确性和稳定性。
在行人检测中，随机森林分类器可以有效地避免过度拟合的问题，提高分类器的鲁棒性和准确性。
3. 卷积神经网络卷积神经网络是近年来快速发展的一种神经网络结构，其可以通过对输入的图像进行特征提取和深度学习，来进行行人检测的分类和判断。
通过卷积神经网络的处理和学习，可以提高行人检测的准确性和效率，同时也可以适应各种不同的应用场景。
二、基于机器学习的行人识别技术在行人检测的基础之上，行人识别是对特定行人进行识别和记录的过程。
例如，在视频监控、人脸识别等应用场景中，行人识别是非常重要的环节。
基于机器学习的行人识别技术，主要应用于以下几种环节：1. 特征提取特征提取是行人识别的基础，可以通过图像分析和学习，提取出不同行人的特征信息。
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行人检测与跟踪研究内容及结构安排
本文在阅读大量文献的基础上并结合当前行人检测与跟踪技术的研究现状，主要做了以下几方面的研究：
行人检测方面：
（1）提出一种二维显著性纹理算子TS-LBP(Two-dimensional Significant Local Binary Pattern)，将带有噪声门限的CS-LBP特征与带有阈值的显著性算子LST相结合，使得图像的纹理特征及局部显著性特征同时包含其中，取得较好的抗噪声性能。
（2）提出了一种基于感兴趣区域内颜色特征和显著性纹理特征相融合的行人检测算法，并通过Adaboost分类器进行行人检测实验。
这种检测算法避免对整幅图像全局扫描，运行速度快，鲁棒性高。
行人跟踪方面：
（1）提出一种局部显著性纹理算子SLBP(Significance Local Binary Patterns)又能够有效的体现图像的显著性纹理特征，能够反映目标区域内显著性比较及其纹理特征，能够有效的降低背景等外界物体的干扰。
（2）传统的基于单一颜色特征的MeanShift算法易受外界干扰，且一旦颜色特征跟踪失效将不能够对目标继续跟踪。
将颜色特征与纹理特征相融合的方法能够更全面的描述目标特征，并且如果某一特征跟踪失效时可以利用另一特征继续对目标进行跟踪。
由于背景干扰、光线变化等原因，跟踪过程中颜色特征与纹理特征不可能是同等重要的，因此本文提出了自适应的调整颜色特征与纹理特征的权重。
同时，利用卡尔曼滤波器来预测行人的运动轨迹，可以有效节省跟踪目标所需要的时间。
本文章节的结构安排
本文共分为六章，各章节内容如下：
第一章绪论。
介绍了本文的选题背景和意义，综述了目前国内外行人检测与
跟踪技术的研究现状，最后介绍了本文的主要研究内容和各章节安排。
第二章行人检测与跟踪算法中相关理论知识。
阐述常用的描述物体特征的
方法，并介绍了图像增强的相关知识以及 AdaBoost 算法和支持向量机算法。
第三章基于改进 LBP 特征的行人检测。
针对传统的 LBP 算子只考虑了中心
像素点与邻域象素点之间的大小关系，没有加入它们之间的对比度，提出了复合局部二值模式(CLBP)，将中心像素点与邻域象素点的对比度信息加入到 LBP 算子中，CLBP 特征算子对图像噪声和光照变化不太敏感，在光照条件不足场景中对行人有较强的描述能力。
结合 SVM 分类器进行行人检测，检测结果证明该算法在光线不足的环境中能达到高效检测行人的目的。
第四章基于改进 AdaBoost 的双层行人检测算法。
本章针对分类器的退化问
题和正负样本数量不均衡问题，对 AdaBoost 算法中权重的更新规则进行改进，并对正负样本进行权重归一化，来解决训练样本不平衡问题，算法改进后训练的
AdaBoost 分类器作为第一层进行行人初检。
第二层在改进的 AdaBoost 算法检测
行人的基础上加入级联形式的 SVM 分类器，对 AdaBoost 存在的误检进行剔除。
第五章基于改进 Camshift 的行人跟踪算法。
针对传统 Camshift 算法中背景颜色信息与跟踪目标颜色信息相近时容易出现跟错现象，提出改进的 Camshift 算法，把颜色特征的空间信息引入到 Camshift 算法中，将颜色空间特征反向投影成图像的颜色-空间概率分布图，在模板更新匹配中提出新的模板更新策略，改进后的算法有效地降低背景与跟踪目标颜色相近时对目标跟踪的干扰。
第六章结论。
对本文研究内容和创新点进行总结，并对行人检测与跟踪技
术的研究方向进行下一步展望。