基于序列图像的校园重点区域人流实时监测1

本项目旨在基于序列图像的校园重点区域人流实时监测，通过智能视频分析技术，进行人流检测、识别和跟踪，掌握实时的人流量情况，提供一种更加先进可行的智能处理方案。 一、项目实施的目的和意义 人流检测和识别是智能视频分析领域一项重要的研究课题，具有广泛的应用前景。在校园中，本系统可以通过直观的路况状态，即在地图上显示不同的颜色，帮助学生在校园内了解实时的饭堂、图书馆等主要场所的拥挤程度。 二、项目研究内容和拟解决的关键问题 1. 研究内容：系统利用电子摄像头进行图像采集，运用数据图像处理和计算机视觉，分析运动目标的几何特征，进行不同地点的人数统计。 2. 基本开发流程：系统的核心技术包括模数转换、视频图像编码显示输出视觉算法及开发环境 Windows、Visual C++、OpenCV 分析处理。 3. 拟解决的关键问题包括：图像预处理中的人物正向、侧向和背向等多种情况的考虑，监视区域的大小采样帧率的确定，防止多计数或少计数现象的发生，图像采集时间点的不同的人数统计等。 三、项目研究与实施的基础条件 成员配置合理性：小组成员学习成绩优秀，动手能力强，善于思考，有各自擅长的技术，具有钻研的精神和团队合作的精神。 系统建设的可行性：技术方面，我们可以通过学习了解图像分割、边缘检测、特征识别等领域的主流算法，熟练使用 OpenCV，克服技术难题。在数据处理方面，我们能对数据库进行增、删、改、查等基本操作。 四、项目实施方案 本项目预计 18 个月完成，分为四个阶段：预备阶段、完善阶段、实现阶段和实践阶段。每个阶段的主要任务和时间安排如下： 1. 预备阶段（3 个月）：进行实际调查、分析、完善项目的功能需求，学习主流的技术。 2. 完善阶段（3 个月）：进行系统的分析与设计，根据相关知识对系统进行分割规划。 3. 实现阶段（8 个月）：主要进行软件、算法开发，实现相关代码工作，测试工作为主。 4. 实践阶段（2 个月）：将系统运用到实际的工作环境，包括部署系统的工作环境、用户进行测试、接收用户反馈信息。 五、学校可以提供的条件 学校可以提供足够的经费支持、路况监控视频数据、服务器、实验室和项目开发的各类服务器等，提供相关的硬件支持。 六、预期成果 本项目的预期成果是：完成本项目的系统开发后，并在东莞理工学院的图书馆、教学楼、操场和食堂等人流量比较多的地方推广使用。