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。
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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。