基于视频的人员检测及计数系统的设计与实现开题报告

 2022-06-05 22:06:26

1. 研究目的与意义

1) 研究背景

随着计算机和视频监控技术的发展,视频处理技术在人们的日常生活中得到广泛应用。目前,在从理论研究到商业应用的相关领域,都有大量的研究人员进行了对目标检测以及跟踪算法的积极探索,并取得了一系列非常有价值的成果,这些研究成果也进一步带动了视频监控系统的智能化水平的提高和发展。针对目前公共场所人流管控难度大、传染病防控风险高的形势,在公共安全等领域对人流量统计有迫切需求。遍布在城市各个角落的摄像机可以采集到大量的视频数据,通过对这些数据的处理可以获得很多有价值的信息。通过对视频监控数据的智能化分析和研究,可以统计分析公共交通路口等场所行人和车辆的流动,从而调整交通信号灯时间以改善交通状况。通过对各路线、站点客流变化等各方面的信息进行统计分析,可以为交通路线的调整和交通资源的合理配置提供准确的数据支持。通过对商场、超市等场所出入客流量的统计及深层分析,可以更准确的了解顾客选购商品的喜好倾向,帮助经营管理者提升管理水平,优化资源配置,提高经济效益。通过视频监控对建筑物人流量的分析和状态的实时监测,可以预测拥堵的发生,从而能及时疏导人员流向,避免事故发生。通过对旅游景点人流量的实时监控统计,可以统计景区接待量,监控景区内实时人流量,保障景区的秩序和安全。

2) 目的及意义

开发一种基于视频监控的人流量统计系统,将在车站安防、商场超市和交通管理等领域被广泛使用。随着智能化的视频监控系统的应用,工作人员将无需时刻紧盯着监视器,只需要对系统声光等信息进行确认处理即可,大幅降低了工作人员的劳动强度,保证了监控的效果。智能化的视频监控系统优越的智能特性,在社会公共安全、道路交通、救灾抢险等领域有着无可比拟的重要性,将为促进社会和谐和经济良好发展发挥重要作用。随着国家对智慧城市开发的重视与投入的增加,很多智能工程项目在全国不断崛起,大规模的智能视频监控网络亟待建设,可以预见智能监控系统将会有广泛的应用市场和巨大的商业价值。

2. 研究内容和预期目标

本课题旨在对视频进行智能分析的基础上,开发一个基于视频的人员检测及计数系统。采用软件工程开发流程,选择python语言,pycharm开发工具,pyqt5图形开发库,使用opencv库(开源计算机视觉库)中的目标检测等数字图像处理技术,实现基本视频图像处理功能,实现以下功能:

1.视频流的获取;

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3. 研究的方法与步骤

本课题在windows平台下使用python编程语言,使用opencv库,配置pycharm pyqt5编程环境进行ui界面的开发。运用背景分离算法进行视频预处理、方向梯度直方图(histogramof oriented gridients,hog)特征提取算法进行人员检测计数。主要分以下几个模块进行设计与实现(图1):

1.目标提取(背景建模、前景分析)

本课题选用高斯背景建模

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4. 参考文献

[1]谢树煜,陈倩,朱虹. 实时视频对象识别与计数系统的模型和算法设计[j]. 清华大学学报(自然科学版)(7):61-64.

[2]陈思. 基于视频监控的室内人员计数方法研究[d]. 安徽建筑大学, 2019.

[3]李峰松. 基于视频的室内空间人数统计算法研究[d]. 山东建筑大学, 2014.

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5. 计划与进度安排

(1) 2022.12.5----2022.1. 5 查阅资料, 撰写开题报告;

(2) 2022.1.6----2022.1.31 熟悉开发工具,搭建开发环境;

(3) 2022.2.1----2022.2.20 系统gui界面的实现;

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