论文基于智能人形识别的港口无人区监控系统关键技术是关于无人区方面的论文题目、论文提纲、无人区论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
摘 要：为改善以人工为主的传统监控系统,在天津港煤码头无人区运用智能视频监控技术进行智能人形识别监控研究.该技术利用优化的方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）算法快速对人体轮廓进行描述；结合基于港口实际场景训练得到的支持向量机分类器,标定出图像中有人的区域.在天津港煤码头无人区的现场实验表明,该技术对一幅320×240像素的图像的检测时间小于200 ms,满足港口监控实时性的要求.对具有复杂背景的监控区域,该技术能够高效地进行人形目标的匹配与识别,从而使安全得到更有效的保障.
关键词：人形识别； 方向梯度直方图（HOG）； 支持向量机（SVM）； 监控系统
中图分类号： U698.5；TN911.73
文献标志码： A
Abstract：In order to improve the traditional monitoring system relying on artificial maintenance, the intelligent video surveillance technique is applied to the study on intelligent human profile recognition in noman area of a coal terminal in Tianjin Port. The technique can quickly describe the profile of human body by the optimized algorithm of Histogram of Oriented Gradient （HOG）； the area where there exist some people in the images can be marked with the Support Vector Machine （SVM） classifier trained with consideration of the port real scene images. The experiment in the scene of noman area of the coal terminal in Tianjin Port shows that the processing time of a 320×240 image is within 200 ms by the technique, which meets the realtime requirement of monitoring in ports. This technique can efficiently match and recognize the human profile in the monitoring area with complex background, which ensures a higher level of security and safety.
Key words：human profile recognition； Histogram of Oriented Gradient （HOG）； Support Vector Machine （SVM）； monitoring system
0引言
天津港煤码头作业区内有大量重型机械,为防止作业过程中有人擅自进入作业区,发生人员伤亡事故,码头在作业区入口处放置“人员禁止入内”的指示牌,该区域相应地被称为无人区.为实时掌握作业区域是否有人的情况,码头仍采用传统的视频监控方法,对需要监控的区域安装摄像头,同时安排专门人员观看所有摄像头的监控图像.然而,这种以人工为主的传统监控系统不能实时阻止危险行为的发生.当然,监控设备有限、监控系统的漏报和误报、数据分析困难以及响应时间长也极大地削弱系统的安全性和实用性.因此,通过智能技术分析大量的视频信息以发现人体目标已经成为许多码头管理者共同的心声.
智能视频监控[1]采用计算机视觉的方法,在几乎不需人为干预的情况下由机器实时、自动地分析视频图像源,从中识别并提取有用的关键信息,对动态场景中的目标进行定位、识别和跟踪,并对目标的行为进行识别和理解,做到实时监控、即时反映.在智能视频监控系统中,首要的问题就是如何进行人形识别,有效的人体行为识别算法是该系统鲁棒性和实用性的核心.基于人形识别技术的智能视频监控系统代表着监控行业未来的发展方向,因其实时性、高精确度、快响应性而具有广阔的应用前景.
目前,人形识别方法主要有以下几种：（1）采用红外报警[2],根据外界红外能量的变化判断是否有人在移动.人体的红外能量与环境有差别,但若需要监控的范围很大,则采用红外识别技术投资成本会较高,且设备安装布置会很复杂.（2）在监控区周围布置地面线圈的方法.这种方法缺乏一定的智能性,不仅对人具有敏感性,还可能因动物等其他物体的运动而误报警.（3）基于运动的人形识别方法.这种方法的检测效率相对于前两种方法有很大的提升,尤其是在室内这种背景固定的场景下.但港口无人区有很多作业机械和运动车辆,这种方法缺少图像形态学的特征提取和智能分类,因而会导致大量的误报警现象.基于此,必须找出适用于具有复杂背景的港口的人形识别方法[3].这对基于单帧图像的图像处理技术提出很高的要求.[4]
LI等[5]将方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）与卡尔曼滤波器相结合,在缩短人形检测时间的同时提高人形识别和跟踪的准确率；吴冬梅等[6]用Hu矩和Zernike矩进行人形识别；胡景荣等[7]提出一种基于支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的人形识别算法,通过对静态图像的小波变换[8]提取目标的局部形状突变特征,并结合动态帧的步态特征,利用支持向量机对小样本进行学习与识别.HOG特征提取方法是DALAL等[9]在2005年的IEEE计算机视觉与模式识别国际会议（CVPR）上首次提出的,该方法依赖于轮廓相对于背景的对比度,其密集型特征扫描不易受图像几何以及光学的形变的影响,且可以忽略人的一些细微的肢体动作,因此该方法特别适用于图像中的人形检测.
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参考文献：
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