针对图像中的公交乘客检测与识别算法研究

发布时间：2020-10-17 13:53

　　 目前的公交系统由于缺少实时、准确的客流量信息,因而无法判断公交车的拥挤情况,以致运营者无法做出合理的调度计划,为乘客提供合理的乘车选择。因此,智慧公交系统在交通领域中尤为重要,而自动乘客计数技术作为实现智慧公交的基础,已受到人们关注。随着数字图像快速发展,基于图像处理的自动乘客计数方法逐渐用来统计客流量信息,而此计数方法的关键点为运动目标检测和目标识别。因此,本文围绕视频图像处理中运动目标检测和目标识别进行研究,主要内容如下:提出一种改进的Canny边缘检测算法对图像进行边缘检测,略去了传统的非极大值抑制步骤,并把双阈值边缘检测改为固定阈值检测,克服了经典的边缘检测算法可能会漏掉一些有用边缘信息的缺点;采用一种基于权值的背景提取算法,通过引入背景权值和权值变化量两个参数,对当前帧图像分不同情况进行判断,来实现图像背景提取,从而分离出运动乘客目标,克服了传统背景提取算法无法完全解决“虚影”的现象。采用一种改进的基于梯度的霍夫圆检测算法来实现公交车乘客识别,克服了传统的霍夫圆检测算法目标识别准确性较低、生成太多圆、程序运行效率较低的问题。该算法主要从滑动窗口、半径选取及圆心合并三个方面进行改进,以减少生成的候选圆数目,从而减少程序运行时间,提高运行效率。最后对生成的候选圆经过灰度筛选器以及圆特征筛选器筛选,得出乘客目标。使用OpenCV对采集的公交车视频图像进行处理。实验结果表明,使用改进的Canny边缘检测算法并结合基于权值的背景提取算法,可以准确分离背景图像和运动目标,计算效率高、抗干扰能力强;改进的基于梯度的霍夫圆检测算法能对图像中单个或者多个乘客准确识别,算法运行时间少,运行效率高。
【学位单位】：湖南大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：U491;TP391.41
【部分图文】：

其中含义是检测算子脉冲响应导数零交叉点平均距离。根据二维高斯函数??的可分解，对称特性以及上述三个要求，Ｃａｒｎｉｙ提出一种最优边缘检测算子，即??Ｃａｒｍｙ算子。Ｃａｎｎｙ算子边缘检测流程可划分为五个步骤，流程图如图２．３所示：??１．

值进行比较，来判断图像中是否具有运动目标。在合适的环境条件下，背景差分??能够获得运动目标位置和较为完整的轮廓，它比较适用于摄像机静止情况下的目??标检测，其检测流程如下图２．５所示。背景差分较连续帧间差分而言，它能够更??为完整地提取出运动目标，但此方法对光照和外部环境较为敏感，会出现干扰，??影响运动目标检测。??ｆ?ｎｍ?？图像分割?？形态学滤波－连通性分析｜?４判别１??＾背眾图像??图２．５背景差分法检测原理图??２．５霍夫变换??在图像处理和计算机视觉领域中，图像特征信息提取是图像识别的关键步??骤。在实际情况中，根据应用场景的不同，需提取的特征信息也不一样，例如在??某些情况下，需要提取图像中的线状物体，而某些情况下，则需要提取图像中的??圆形目标。且根据提取形状的不同，采用不同的提取方法来实现特征信息提取，??如检测线状的方法采用霍夫线变换，而检测圆的方法则是最小二乘拟合圆、霍夫??圆变换等算法。??霍夫变换（Ｈｏｕｇｈ?Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）于１９６２年由ＰａｕｌＨｏｕｇｈ首次提出，已成为典型的??特征提取方法。起初霍夫变换仅用来检测线形

．．．．！??第Ｋ＋１帧?｜??图２．４连续帧间差分原理图??连续帧间差分原理简单，计算量小，能快速地检测出运动目标；缺点为不能??对阈值进行合理选取。若阈值过小，无法有效去除噪声，阈值过大，会丢失部分??目标信息；并且若图像中存在伪目标也会被检测出，因此无法准确地判断真实目??标是否存在；再者，很难检测出两幅图片中重叠部分，其原因是两帧图片相减，??得到的是两帧图片相对变化的部分。??（２）背景差分法??背景差分法是另一种较为常见的运动目标检测方法。该方法通过对当前帧图??像和固定的背景图像进行相减运算，得到差值；同时给定阈值，通过对差值和阈??值进行比较，来判断图像中是否具有运动目标。在合适的环境条件下，背景差分??能够获得运动目标位置和较为完整的轮廓，它比较适用于摄像机静止情况下的目??标检测
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本文编号：2844871