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二〇二二届本科毕业论文(设计)报告
题目:监控视频的行人重识别系统
学生姓名:________________
所 在 系:________________
学 号:________________
专 业:________________
指导教师:________________
监控视频的行人重识别系统
福建师范大学 XX 学院 XX 系 XX 专业
123XX...,XXX,指导老师 XXX
【摘要】本文基于 YOLO 算法和数据集 2014P-DukeMTMC-reID,设计了一个行人重识别系
统。该系统的主要步骤包括行人检测、行人重识别和行人跟踪。首先,使用 YOLO 算法进行行人检
测,得到监控视频中的行人图像。其次,从行人图像中提取出特征向量,这些特征向量可以用于后
续的行人重识别。最后,使用行人跟踪算法将同一行人的不同图像进行关联,从而实现行人身份的
跟踪。为了验证该系统的有效性,本文使用数据集 2014P-DukeMTMC-reID 进行了实验。实验结果
表明,该系统的精度可以达到 90%以上,且具有很强的实时性和稳定性。同时,在处理大规模的人
群 时 , 该 系 统 仍 然 能 够 保 持 良 好 的 性 能 。 本 文 提 出 的 基 于 YOLO 算 法 和 数 据 集
2014P-DukeMTMC-reID 的行人重识别系统具有很高的精度和实时性,可以为监控领域的行人身份
识别提供有效的解决方案。
【关键词】监控;重识别;深度学习
目录
1 引言 ...............................................................................................................................................................3
1.1 研究背景与意义 ...............................................................................................................................3
1.1.1 研究背景 ........................................................................................................................................4
1.1.2 研究意义 ........................................................................................................................................4
1.2 国内外研究现状 ...............................................................................................................................4
1.2.1 国内研究现状 ................................................................................................................................4
1.2.2 国外研究现状 ................................................................................................................................4
1.3 研究目的与研究架构 .......................................................................................................................4
2 相关技术分析 ..............................................................................................................................................6
2.1 传统行人重识别方法 .......................................................................................................................6
2.1.1 基于颜色直方图的行人重识别方法 ............................................................................................6
2.1.2 基于形状特征的行人重识别方法 ................................................................................................6
2.1.3 基于纹理特征的行人重识别方法 .................................................................................................6
2.1.4 基于深度学习的行人重识别方法 .................................................................................................6
2.2 深度学习在行人重识别中的应用 ...................................................................................................6
2.3 特征提取方法 ...................................................................................................................................7
2.4 yolo 模型 ............................................................................................................................................8
3 系统设计 ......................................................................................................................................................9
3.1 系统架构设计 ...................................................................................................................................9
3.1.1 网络设计 .........................................................................................................................................9
3.1.2 界面设计 .........................................................................................................................................9
3.2 数据预处理 .....................................................................................................................................10
3.3 特征提取模块 .................................................................................................................................11
3.4 训练模块 .........................................................................................................................................12
3.5 评估模块 .........................................................................................................................................12
4.1 实验分析 .................................................................................................................................................13
4.1 实验设置 .........................................................................................................................................13
4.2 实验结果与分析 .............................................................................................................................13
5 总结与展望 ................................................................................................................................................14
5.1 研究总结 .........................................................................................................................................14
5.2 不足与展望 .....................................................................................................................................14
5.3 应用前景分析 .................................................................................................................................14
1 引言
监控系统在现代城市中得到广泛应用,这种技术对于保护公共安全、预防犯罪等方
面发挥了重要作用。然而,在人流监控系统中,行人重识别技术一直是一个困难的问题。
由于人口密集、行人密集和摄像头数量有限等限制,重识别问题变得尤其具有挑战性。
因此,研究如何解决这个问题变得至关重要。
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
近年来,随着城市现代化的发展,人口流动变得更加频繁。这使得人流密集的地方,
如地铁站、商业区和公共场所等,变得更加拥挤和复杂。在这些地方,人流监控系统已
成为确保公共安全和预防犯罪的必备设备。然而,常规的人流监控系统仅仅可以检测到
行人是否出现在指定的区域中,却无法在不同的摄像头之间跟踪行人,也无法在不同的
时间和位置中识别相同的行人。这种情况下,当重要事件发生时,如犯罪事件或恐怖主
义袭击等,很难从监控系统中快速获取可靠的调查线索。
1.1.2 研究意义
为解决人流监控系统中的行人重识别问题,许多研究人员已经开始着手研究这个领
域。解决这个问题有着重要的意义,如下所述:
(1) 提高公共安全性
随着犯罪和恐怖主义活动的增加,利用人流监控系统,我们可以快速追踪和识别嫌
疑人,从而加强公共安全。
(2) 促进城市管理
重识别技术也有助于城市管理。比如,我们可以跟踪和识别行人的出行路径、分析
客流量等信息,优化城市交通和管理。
(3) 推动人工智能的发展
行人重识别是人工智能领域的一个重要方向,通过研究这个问题,可以更好地推动
人工智能的发展,并更好地应用于实际场景中。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 国内研究现状
目前,国内的行人重识别研究主要集中在利用深度学习技术来实现。许多学者将深
度学习技术应用于行人重识别,取得了较好的效果。比如,使用深度残差网络模型,通
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qq_43368917
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