基于图像处理的行人流量统计研究的中期报告.docx

基于图像处理的行人流量统计研究的中期报告
中期报告
一、研究背景
行人流量统计是对于城市管理、公共安全等领域非常重要的一项研究。目前，许多城市已经开展了行人流量统计的工作，但是由于采用人工手动记录等方法，工作量大、精度参差不齐、效率低下等问题，难以适应快速发展的城市管理需求。
针对这些问题，本研究结合图像处理技术，研究行人流量的自动检测和统计算法，在提高统计效率和精度的同时，降低工作难度，更好地满足城市管理和公共安全领域的需求。
二、研究内容
本研究的主要任务是设计、实现基于图像处理的行人流量统计算法。具体研究内容如下：
1.行人检测
针对单目摄像机视角下的行人检测问题，本研究采用了基于深度学习的方法。首先，利用YOLOv3算法对输入图像进行目标检测，筛选出其中的行人目标。然后，将检测到的行人目标传递给背景建模模块，进行统计。
2.背景建模
在行人目标检测的基础上，本研究构建了背景建模模块，用于检测行人的出入。通过对输入图像序列进行背景差分，并结合连通域分析、滤波等方法，得到行人的轮廓信息，并实现将行人轮廓与已有的行人轨迹进行匹配，以确定其出入情况。
3.行人统计
在背景建模的基础上，本研究将成功匹配到的行人轮廓进行计数，并进行统计与分析，得到不同时间段内的行人流量等参数。
三、进展情况
目前，本研究已经完成了行人检测和背景建模的设计与实现，并初步验证了算法的有效性。具体进展如下：
1.行人检测
采用YOLOv3算法进行行人目标检测，得到较好的检测效果。
2.背景建模
基于视频背景差分等方法实现了较好的行人轮廓提取效果，并实现了轮廓匹配等功能。
3.行人统计
完成了对于行人流量的初步统计，得到了不同时间段内的行人流量等参数。
四、下一步工作
1.完善算法
进一步优化算法性能，提高行人检测和背景建模的准确性和鲁棒性。
2.实时性策略
采用实时性较好的算法，对于行人流量进行实时统计。
3.数据处理
进一步探索数据处理和分析方法，并完成深入分析。
五、结论
本研究主要是通过基于图像处理的方法实现行人流量统计。目前，已经完成了行人检测和背景建模的设计和初步实现，并初步验证了算法的有效性。在进一步优化算法、实现实时性策略和进一步分析数据的基础上，本研究将更进一步地满足城市管理和公共安全领域对于行人流量的需求。