行人运动建模技术综述*

随着计算机数值模拟技术的迅速发展,行人运动仿真技术开始成为人群疏散仿真、城市规划和计算机疏散软件开发方面的研究热点。介绍了对行人建模仿真的初步研究,重点介绍了基于行人行为的微观行人运动建模方法,并对各个模型进行了比较分析和研究展望。     

基于Gentle Adaboost的行人检测

行人检测是物体检测领域的一大难点。为了更加快速地检测行人,将人脸检测中Boosted Cascade算法应用到行人检测中,并对其进行了改进,即先利用加权平均矢量投影的方法将高维的梯度直方图特征化为1维,再利用lookup table进行概率密度估计,从而将Gentle Adaboost成功地应用于行人检测。实验表明,该方法不仅训练时间短、检测速度快,而且检测精度接近目前的最佳水平。     

汽车客运站出入口监控系统中行人检测与跟踪方法

准确检测并跟踪行人目标是进行人流量统计和行为分析的基础。在汽车客运站出入口监控系统中,多个行人一起行走的情况较多。针对这种情况,本文提出一种能分割多人的行人检测与跟踪方法。首先通过背景差法提取运动行人,并对多人融合的情况下进行行人分割;然后结合卡尔曼滤波原理跟踪行人,并输出其运动轨迹。实验结果表明,该方法能清楚地绘出行人的运动轨迹,具有很好的鲁棒性。     

行人再识别技术研究进展

行人再识别通过大时空范围内跨摄像机目标行人图像的检索与匹配,可实现人脸等生物特征失效情况下的行人关联,已成为智能视频监控系统的关键环节和支撑技术,并在智慧公安、智慧城市等国民经济建设中发挥了重要作用。近年行人再识别技术吸引了越来越多的关注,并取得了快速发展与进步。本文在对行人再识别技术进行简介的基础上,面向行人再识别的技术发展和落地应用需求与挑战,总结分析遮挡行人再识别、无监督行人再识别、虚拟数据生成、域泛化行人再识别、换装行人再识别、跨模态行人再识别和行人搜索等热点方向的前沿进展,归纳其发展现状和存在问题,最后对行人再识别技术的发展趋势进行展望。希望通过总结和分析,能够为研究人员开展行人再识别相关研究、推动行人再识别技术进步提供参考。     

复杂背景下的行人检测与分割

传统的目标检测算法在复杂环境下受到背景因素的干扰,分割出来的目标往往不能满足后期处理的需要;由于分割的好坏直接影响后期的目标跟踪的实时性和精确性的高低。鉴于此,在进行图像跟踪和识别之前,先对目标进行检测和精准的分割,提出了在AdaBoost算法中在原始Harr_like特征的基础上添加梯形特征,检测出目标的大致位置,将其作为蛇形分割的初始位置,改进蛇形分割的能量函数,分割的行人边界逐步进行收缩直至能量最小,提取出行人的真正区域。对比性实验表明改进后的算法满足实时性要求和精度要求,在一定程度上达到智能化的需求。     

融合行人属性特征的ReID重排序方法

在行人重识别问题中,为了减少因光线、摄像头角度、遮挡等因素对搜索结果带来的影响,需要通过拓展维度来丰富图像特征从而提高搜索精度。为此,本文提出了一种对行人重识别搜索结果进行重排序的方法。该方法首先通过行人的全局特征对行人图像进行搜索排序,然后提取行人属性特征,并利用属性特征训练一个二分类模型。通过模型对搜索结果进行重排序,并评估搜索精度。实验的结果表明,在加入属性特征之后,行人重识别算法搜索的Rank-1、mAP值均有提升。     

深度学习及时空约束的行人跟踪算法研究

由于以往的行人跟踪方法大部分不能有效地解决目标被遮挡后以及目标尺寸变化再跟踪的问题,所以引入了深度学习的方法,但是经实验发现单纯使用深度学习行人跟踪会因行人检测部分的误差而出现整体的跟踪准确率不高的问题。提出了一种基于深度学习和时空约束后处理的行人跟踪方法,深度学习的行人检测部分采用了根据实际应用场景优化过的SSD算法,行人匹配部分采用了一种计算交叉输入领域差异然后进行块总结的方法,最后进行时空约束的后处理。在OTB数据集上做实验,与传统跟踪算法以及单纯深度学习算法进行了对比。     

结合注意力和纹理特征增强的行人再识别

针对现有行人再识别算法在处理图像分辨率低、光照差异、姿态和视角多样等情况时,准确率低的问题,提出了基于空间注意力和纹理特征增强的多任务行人再识别算法.算法设计的空间注意力模块更注重与行人属性相关的潜在图像区域,融入属性识别网络,实现属性特征的挖掘;提出的行人再识别网络的纹理特征增强模块通过融合不同空间级别所对应的全局和...     

行人运动建模及仿真研究综述

根据行人运动建模及仿真发展历史以及已经提出的一些模型和算法,从宏观和微观两个层面对行人运动建模策略进行系统分析,包括宏观建模策略:行人动力学模型、空间交互/熵最大化模型以及微观建模策略:元胞自动机模型、磁力场模型、社会力模型、智能体模型、空间句法模型、马尔可夫模型.在建模策略分析基础上,重点研究了Legion,PAXPORT,NOMAD,STEPS以及BuildingEXODUS五种主流行人仿真系统,总结了各系统的建模思想、核心模型及优缺点.指出了未来行人系统建模及仿真的研究趋势.