基于梯度方向直方圖的行人計(jì)數(shù)方法研究的中期報(bào)告

基于梯度方向直方圖的行人計(jì)數(shù)方法研究的中期報(bào)告一、研究背景行人計(jì)數(shù)是智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)中的重要應(yīng)用之一。在實(shí)際應(yīng)用中，行人計(jì)數(shù)可以幫助管理員監(jiān)測(cè)人員的流動(dòng)情況，提高安全性和效率。本研究基于梯度方向直方圖的行人計(jì)數(shù)方法，旨在研究一種高效準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的行人計(jì)數(shù)方案。二、研究目標(biāo)本研究的主要目標(biāo)是開(kāi)發(fā)一種基于梯度方向直方圖的行人計(jì)數(shù)方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)行人的準(zhǔn)確計(jì)數(shù)，并達(dá)到實(shí)時(shí)處理的效果。具體目標(biāo)如下：1.設(shè)計(jì)合適的特征提取方法，能夠有效地提取圖像中的行人特征。2.確定最佳的分類算法，能夠快速準(zhǔn)確地識(shí)別出行人位置。3.設(shè)計(jì)行人計(jì)數(shù)算法，能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)行人數(shù)量的快速準(zhǔn)確計(jì)數(shù)。三、研究?jī)?nèi)容1.特征提取方法的研究本研究采用SIFT算法進(jìn)行特征提取，通過(guò)選擇關(guān)鍵點(diǎn)和方向直方圖計(jì)算出圖像中的梯度信息，并提取行人的顏色和形狀等特征信息。2.分類算法的研究本研究使用SVM算法作為行人分類算法，該算法具有優(yōu)秀的分類性能，對(duì)于實(shí)時(shí)性要求高的行人計(jì)數(shù)應(yīng)用具有較高的適用性。3.行人計(jì)數(shù)算法的研究本研究基于直線檢測(cè)算法進(jìn)行行人計(jì)數(shù)，即將每幀圖像中的行人區(qū)域連接成一條直線，并根據(jù)直線交點(diǎn)的數(shù)量計(jì)算行人數(shù)量。該方法具有計(jì)算速度快、效果準(zhǔn)確的特點(diǎn)。四、預(yù)期成果1.開(kāi)發(fā)一種基于梯度方向直方圖的行人計(jì)數(shù)方法，具有高效準(zhǔn)確且實(shí)時(shí)的特點(diǎn)。2.實(shí)現(xiàn)代碼開(kāi)發(fā)和算法優(yōu)化，提高計(jì)算效率和準(zhǔn)確率。3.在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證和測(cè)試，得到理想的行人計(jì)數(shù)效果。五、研究計(jì)劃1.第一階段（完成時(shí)間：2021年6月底前）確定研究方法和技術(shù)路線，深入了解SIFT算法和SVM算法，開(kāi)展相關(guān)文獻(xiàn)調(diào)研。2.第二階段（完成時(shí)間：2021年8月底前）確定特征提取和分類算法。對(duì)SIFT算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和優(yōu)化，確定SVM算法參數(shù)。3.第三階段（完成時(shí)間：2021年10月底前）設(shè)計(jì)行人計(jì)數(shù)算法。結(jié)合直線檢測(cè)算法和關(guān)鍵點(diǎn)匹配算法，構(gòu)建行人檢測(cè)和計(jì)數(shù)模型。4.第四階段（完成時(shí)間：2021年12月底前）測(cè)試和評(píng)估模型。對(duì)模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和評(píng)估，對(duì)結(jié)果分析進(jìn)行優(yōu)化改進(jìn)，完成論文撰寫(xiě)和成果統(tǒng)計(jì)。六、參考文獻(xiàn)[1]Dalal,N.,&Triggs,B.(2005).Histogramsoforientedgradientsforhumandetection.InComputerVisionandPatternRecognition,2005.CVPR2005.IEEEComputerSocietyConferenceon(Vol.1,pp.886-893).[2]Hong,Z.,Chen,D.,Wang,C.,&Huang,B.(2017).Anovelapproachforcountingmovingobjectsus