基于双目立体视觉的客流计数系统设计

摘要

自动客流计数系统是指在银行、商场、车站、体育馆等场所自动进行客流量统计的系统，能够实时检测客流数据，为管理者更有效的运行管理机制，实现智能化办公提供保障。
　　随着视频图像处理技术的发展，基于二维图像处理的客流统计技术得到广泛研究与应用，但是二维图像质量容易受到光照等外界条件的影响，并且，在人群有拥挤或者遮挡的情况下，基于二维图像处理的客流计数系统误差较大。为此，本文设计了基于双目立体视觉的客流计数系统，通过双目立体视觉从场景的二维灰度图像中获得目标的三维深度图像，再采用基于深度图像处理的客流计数方法，具体内容如下:
　　1)设计了基于图像“类分割”思想的立体匹配算法进行立体匹配。该算法在不破坏图像边缘的基础上实现图像立体匹配。经实验论证，该算法具有较高匹配精度;
　　2)设计了基于图像深度信息处理的快速头部目标识别算法，该方法在保证精度的情况下，可以通过深度信息快速定位人体头部，算法量较小，因而可以很好的运用于实时检测系统;
　　3)设计了基于自适应波门的两点线性预测航迹算法进行目标跟踪。为了使多个波门在捕获目标时能够互不干扰，本文制定了优先级控制策略，实现多波门有效的工作。
　　本文设计的自动客流计数系统算法简单易行，有效解决了人流拥挤、遮挡等问题，精度较高，速度较快。经实验论证，该系统客流计数精度达到95％以上，处理速度为30Hz，满足实时检测的要求。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 课题的研究背景

1．2 客流计数系统的研究意义

1．3 客流计数系统的研究现状

1．4 项目主要工作及章节安排

2 双目摄像机的设置

2．1 摄像机的标定

2．1．1 坐标系转换及相机模型

2．1．2 摄像机的标定原理及过程

2．1．3 摄像机标定实验结果

2．2 摄像机同步

2．3 本章小结

3 深度图像获取

3．1 深度图像

3．1．1 深度图像获取技术发展现状

3．2 双目立体视觉原理

3．3 立体匹配

3．3．1 立体匹配算法的研究现状

3．3．2 基于图像“类分割”思想的立体匹配算法

3．4 立体匹配实验效果

3．5 本章小结

4 基于深度图像的人体头部目标识别与分割

4．1 深度图像分析

4．2 基于图像深度信息处理的快速头部目标识别

4．2．1 基于Mean Shift算法的图像预处理

4．2．2 基于区域生长法的头部识别与分割

4．3 本章小结

5 目标跟踪与计数

5．1 现有运动目标跟踪算法分析

5．2 波门形状及大小的设置

5．3 基于自适应波门的两点线性预测航迹算法

5．4 优先级控制策略

5．5 运动方向判断及计数

5．6 本章小结

6 系统性测试与分析

6．1 不同场景下系统性能测试的测试

6．1．1 人流速度较快测试

6．1．2 有台阶的平台测试

6．2 系统精度与实时性分析

7 结论与展望

7．1 本文工作总结

7．2 研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和专利情况

攻读硕士学位期间学术成果及获奖情况