行人检测ppt课件
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方图、各种不变矩等特征 ; (3)图像的变换系数特征, 如小波变换系数 、傅立叶描述等特征 ;
(4)代数特征 ,如图像矩阵的奇异值分解等
• 车辆是刚体目标,通常选择一个目标特征作为目标特征匹配的标准 , 如目标的边缘 、轮廓或目标的颜色直方图等;而对行人这样的非刚体 目标随着人的运动, 目标的形状和姿态都会发生变化, 这时常常联合 多种特征进行目标特征匹配 .目前图像的模式分类方法很多, 如统计 模式分类方法, 结构法 , 分类树方法, 神经网络方法等,这些方法由 于针对分类对象 ,应用场合不同而提取不同的图像特征, 采用不同的 模式分类方法 .传统的统计模式分类法及线性判别函数往往只能提供 线性的分割平面,采用这种分类方法关键在于提取易于分类的模式特 征.神经网络方法, 如 BP网络, 具有非线性分割的能力 ,但由于对数 据的过拟合, 而导致其推广能力的下降.最近的一些应用表明 ,支持 向量机方法显示出较传统方法更好的适应和推广能力在行人识别中 , 通常将行人模型简化为矩形 ,通过得到的二值图中目标的轮廓, 综合 考虑运动目标的位置特征、形状特征以及统计特征等为检测到的行人 目标建立特征模板进行匹配 ,判断检测的目标是否为行人.
行人识别
• 行人识别的目的是从道路上交通监控摄像机所捕捉的序列 图像中将行人的运动区域提取出来 ,主要研究行人 、自 行车和机动车的区分方法.图像识别技术主要涉及两方面 的内容 ,一是特征提取的方法 ,二是模式分类方法 .运动 目标的特征。大致 可以分为 (1)图像的视觉特征,如图像的边
缘、轮廓、形状、纹理和区域等特征; (2)图像的统计特征,如目标中心位置、重心 、面积周长 、颜色直
提出了一种新的统计模型来检测和跟踪可变形物体.
• 在实际的城市交通环境中,通常采用背景差法 检测行人, 即首先通过自适应背景提取方法快速 提取背景图像, 在差分图像的基础上 ,结合直方图 自动阈值分割和数学形态学运算采用一定的行人 分割算法 ,填充分割中运动行人图像的断裂部分 , 提取出行人完整的轮廓;根据提取的目标特征信 息,结合多种特征初步判断行人的存在信息, 进行 行人检测
帧间差分法
• 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素 的时间差分并且阈值化来提取图像中的运动区域。 利用两帧差分方 法从实际视频图像中检测运动目标,进而用于目标的分类与跟踪;一个改进
的方法是利用三帧差分代替两帧差分 ,如 VSAM开发了一种自适应背景减除与 三帧差分相结合的混合算法,它能够快速有效地从背景中检测出运动目标 .帧 间差分法对于动态环境具有较强的自适应性,但不能完全提取出所有相关的特
行人检测
姓名：赵梦迪
L/O/G/O
www.themegallery.com
行人检测
• 行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频 检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义.通过对行 人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规 划、管理与控制提供科学的数据.行人检测是把视频序列中出现的 行人从背景中分割出来并精确定位 .行人的有效分割 ,对于行人 识别、跟踪和行为理解等后期处理非常重要 .因为行人同背景混 合在一起 ,行人可能行走, 也可能静止站立或者随意改变运动方 向 .行人所处的背景动态变化, 如天气 、光照、影子及混乱干扰 等给行人检测带来很大难度.
行人交通的视频检测方法综述
• (1)行人检测 • (2)行人识别 • (3)行人跟踪 • (4)行人交通参数的提取
行人检测
• (1)背景差法 • (2)帧间差分法 • (3)光流法 • (4)基于统计学习的人体检测
背景差法
• 背景差法就是选取一帧作为参考图像 ,用当前帧和参考图 像做差分 , 如果参考图像选取适当 , 能比较准确地分割 出运动物体 .在交通流量的图像序列中,背景是渐变的, 而背景差分的关键是选择合适的图像作为背景 .最早的背 景差法是人工观察选择一幅质量好的图像作为背景 ;后来 虽经不断改进, 但对于动态场景的变化 ,如光照和外来干 扰等特别敏感 ,且分割精度易受噪声影响
行人跟踪
• 行人跟踪是监视行人在视频序列中的时空变化,包括行人的出现 、位 置 、大小、形状等 ,是在连续帧上匹配目标区域.行人跟踪一般从行 人检测开始,而且在后继的视频序列需要重复地检测行人以校验跟踪 和维持跟踪连续进行.常用的数学工具有卡尔曼滤
征像素点 ,在运动实源自文库内部容易产生空洞现象 .
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
行人检测
1
行人交通的视频检测方法综述
2
基于视频处理的行人检测系统
行人交通的视频检测方法综述
行人检测是把视频序列中出现的行人从背景中分割出来并精确定位 . 行人的有效分割 ,对于行 人识别、跟踪和行为理解等后期处理非常重要 .因 为行人同背景混合在一起 ,行人可能行走, 也可能 静止站立或者随意改变运动方向 .行人所处的背 景动态变化, 如天气 、光照、影子及混乱干扰等给行 人检测带来很大难度.
基于统计学习的人体检
测.
• 由于上述行人检测方法不能解决人体形状和外貌各式各样的难点 , 以及人体的不同运动方式 ,目前人体检测方法的发展趋势为基于学习 的人体检测方法 ,其中包括 :基于 AdaBoost Cascade 的人体检测方 法, 基于 SVM 的人体检测方法, 基于 FieldModel 的人体检测方法 . 这些方法从样本集中学习人体的不同变化, 从而有很好的推广性和适 用性 .基于学习的人体检测可分为两类 :基于整个人体的检测和基于 人体部位的检测.介绍了一种集成了图像灰度信息和运动信息的行人 检测系统 .提出了一个在单帧图像中用面向梯度的直方图描述人体的 检测方法 .
(4)代数特征 ,如图像矩阵的奇异值分解等
• 车辆是刚体目标,通常选择一个目标特征作为目标特征匹配的标准 , 如目标的边缘 、轮廓或目标的颜色直方图等;而对行人这样的非刚体 目标随着人的运动, 目标的形状和姿态都会发生变化, 这时常常联合 多种特征进行目标特征匹配 .目前图像的模式分类方法很多, 如统计 模式分类方法, 结构法 , 分类树方法, 神经网络方法等,这些方法由 于针对分类对象 ,应用场合不同而提取不同的图像特征, 采用不同的 模式分类方法 .传统的统计模式分类法及线性判别函数往往只能提供 线性的分割平面,采用这种分类方法关键在于提取易于分类的模式特 征.神经网络方法, 如 BP网络, 具有非线性分割的能力 ,但由于对数 据的过拟合, 而导致其推广能力的下降.最近的一些应用表明 ,支持 向量机方法显示出较传统方法更好的适应和推广能力在行人识别中 , 通常将行人模型简化为矩形 ,通过得到的二值图中目标的轮廓, 综合 考虑运动目标的位置特征、形状特征以及统计特征等为检测到的行人 目标建立特征模板进行匹配 ,判断检测的目标是否为行人.
行人识别
• 行人识别的目的是从道路上交通监控摄像机所捕捉的序列 图像中将行人的运动区域提取出来 ,主要研究行人 、自 行车和机动车的区分方法.图像识别技术主要涉及两方面 的内容 ,一是特征提取的方法 ,二是模式分类方法 .运动 目标的特征。大致 可以分为 (1)图像的视觉特征,如图像的边
缘、轮廓、形状、纹理和区域等特征; (2)图像的统计特征,如目标中心位置、重心 、面积周长 、颜色直
提出了一种新的统计模型来检测和跟踪可变形物体.
• 在实际的城市交通环境中,通常采用背景差法 检测行人, 即首先通过自适应背景提取方法快速 提取背景图像, 在差分图像的基础上 ,结合直方图 自动阈值分割和数学形态学运算采用一定的行人 分割算法 ,填充分割中运动行人图像的断裂部分 , 提取出行人完整的轮廓;根据提取的目标特征信 息,结合多种特征初步判断行人的存在信息, 进行 行人检测
帧间差分法
• 帧间差分法是在连续的图像序列中两个或三个相邻帧间采用基于像素 的时间差分并且阈值化来提取图像中的运动区域。 利用两帧差分方 法从实际视频图像中检测运动目标,进而用于目标的分类与跟踪;一个改进
的方法是利用三帧差分代替两帧差分 ,如 VSAM开发了一种自适应背景减除与 三帧差分相结合的混合算法,它能够快速有效地从背景中检测出运动目标 .帧 间差分法对于动态环境具有较强的自适应性,但不能完全提取出所有相关的特
行人检测
姓名：赵梦迪
L/O/G/O
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行人检测
• 行人交通是我国城市居民出行的主要交通方式,而行人交通的视频 检测技术对于智能交通系统的发展与应用具有重要意义.通过对行 人检测和分析确定行人的运动轨迹,提取行人交通参数,为交通规 划、管理与控制提供科学的数据.行人检测是把视频序列中出现的 行人从背景中分割出来并精确定位 .行人的有效分割 ,对于行人 识别、跟踪和行为理解等后期处理非常重要 .因为行人同背景混 合在一起 ,行人可能行走, 也可能静止站立或者随意改变运动方 向 .行人所处的背景动态变化, 如天气 、光照、影子及混乱干扰 等给行人检测带来很大难度.
行人交通的视频检测方法综述
• (1)行人检测 • (2)行人识别 • (3)行人跟踪 • (4)行人交通参数的提取
行人检测
• (1)背景差法 • (2)帧间差分法 • (3)光流法 • (4)基于统计学习的人体检测
背景差法
• 背景差法就是选取一帧作为参考图像 ,用当前帧和参考图 像做差分 , 如果参考图像选取适当 , 能比较准确地分割 出运动物体 .在交通流量的图像序列中,背景是渐变的, 而背景差分的关键是选择合适的图像作为背景 .最早的背 景差法是人工观察选择一幅质量好的图像作为背景 ;后来 虽经不断改进, 但对于动态场景的变化 ,如光照和外来干 扰等特别敏感 ,且分割精度易受噪声影响
行人跟踪
• 行人跟踪是监视行人在视频序列中的时空变化,包括行人的出现 、位 置 、大小、形状等 ,是在连续帧上匹配目标区域.行人跟踪一般从行 人检测开始,而且在后继的视频序列需要重复地检测行人以校验跟踪 和维持跟踪连续进行.常用的数学工具有卡尔曼滤
征像素点 ,在运动实源自文库内部容易产生空洞现象 .
光流法
• 基于光流法的运动检测利用运动物体随时间变化在图像中 表现为速度场的特性 ,根据一定的约束条件估算出运动所 对应的光流.它的优点是在摄像机与背景间存在运动的前 提下也能检测出运动物体通过计算位移向量光流场初始化 基于轮廓的跟踪算法, 从而有效地提取和跟踪运动目标 . 但是大多数的光流计算方法需要多次迭代运算,所以时间 消耗比较大 ,且抗噪性能差 ,如果没有专门的硬件装置则 难以应用于视频图像流的实时处理 。
行人检测
1
行人交通的视频检测方法综述
2
基于视频处理的行人检测系统
行人交通的视频检测方法综述
行人检测是把视频序列中出现的行人从背景中分割出来并精确定位 . 行人的有效分割 ,对于行 人识别、跟踪和行为理解等后期处理非常重要 .因 为行人同背景混合在一起 ,行人可能行走, 也可能 静止站立或者随意改变运动方向 .行人所处的背 景动态变化, 如天气 、光照、影子及混乱干扰等给行 人检测带来很大难度.
基于统计学习的人体检
测.
• 由于上述行人检测方法不能解决人体形状和外貌各式各样的难点 , 以及人体的不同运动方式 ,目前人体检测方法的发展趋势为基于学习 的人体检测方法 ,其中包括 :基于 AdaBoost Cascade 的人体检测方 法, 基于 SVM 的人体检测方法, 基于 FieldModel 的人体检测方法 . 这些方法从样本集中学习人体的不同变化, 从而有很好的推广性和适 用性 .基于学习的人体检测可分为两类 :基于整个人体的检测和基于 人体部位的检测.介绍了一种集成了图像灰度信息和运动信息的行人 检测系统 .提出了一个在单帧图像中用面向梯度的直方图描述人体的 检测方法 .