《人群異常行為數字圖像處理與分析》是2020年西安交通大學出版社出版的圖書，作者是劉國成。
基本介紹
- 中文名：人群異常行為數字圖像處理與分析
- 作者：劉國成
- 出版社：西安交通大學出版社
- 出版時間：2020年01月01日
- 定價：78 元
- ISBN：9787564372460
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
本書是2017年廣東省教育廳重點平台和重大科研項目“基於視頻圖像分析的捷運人群異常行為識別關鍵技術研究”成果。隨著國內各大城市捷運交通運輸系統乘客擁擠的現象越來越頻繁，對安防的要求愈來愈高，捷運運營單位及社會對人群擁擠下的人流密度分析，以及吸菸、點火（煙霧）、拉扯鬥毆、跨線、人群聚集等人群異常行為事件和情況愈發重視，對當前安防監控提出了更高的標準和要求。隨著監控系統智慧型視頻分析技術的發展和普及，如視頻智慧型追蹤技術、入侵監測技術、遺留物品檢測技術、人臉識別技術等的出現和快速發展，為城市軌道交通系統的安防預警提供了新的技術方法和解決途徑。本書主要基於視頻圖像對人流密度以及擁擠、煙火檢測、打架、跨線等人群異常行為相關數字圖像處理與分析的技術、方法、效果進行介紹和分析，為軌道交通智慧型視頻在人群異常行為方面的研究提供參考和借鑑。
圖書目錄
第1章 人群異常行為圖像研究背景與意義
1.1 人群異常行為圖像研究背景 2
1.1.1 我國軌道交通客流運輸的發展現狀 5
1.1.2 我國軌道交通客流運輸面臨的安全問題 7
1.2 人群異常行為圖像研究的意義 11<br/>1.3 人群異常行為圖像研究現狀 15
1.4 人群異常行為圖像研究內容 18
1.4.1 人群流量統計技術 18
1.4.2 人群聚集檢測技術 19
1.4.3 人群散逃檢測技術 20
1.4.4 人群密度檢測技術 20
1.4.5 人員打架檢測技術 21
1.4.6 人員倒地檢測技術 22
1.4.7 人員徘徊檢測技術 22
1.4.8 快速奔跑檢測技術 23
1.4.9 不文明行為檢測技術 23
1.4.10 吸菸點火檢測技術 24
1.4.11 異常跨線檢測技術 24
1.4.12 人員區域入侵技術 25
1.4.13 人員翻越檢測技術 25
1.4.14 人員圖像追蹤技術 26
1.4.15 人群人臉抓拍技術 27
1.4.16 人群人臉識別技術 27
1.4.17 遺留物檢測技術 28
1.4.18 物體丟失檢測技術 29
1.5 人群異常行為圖像研究思路和方法 29
1.5.1 人群異常行為圖像研究的思路 30
1.5.2 人群異常行為圖像研究的方法 32
第2章 人群異常行為圖像預處理方法
2.1 圖像色彩空間轉換 38
2.1.1 色彩空間模型技術 38
2.1.2 色彩空間模型的變換 50
2.1.3 色彩空間變換的套用 54
2.2 圖像直方圖分析 60
2.2.1圖像直方圖原理 60
2.2.2 圖像直方圖的繪製 61
2.2.3 圖像直方圖的套用 64
2.3 圖像運算處理 68
2.3.1 圖像點運算 69
2.3.2 圖像算術運算 70
2.3.3 圖像幾何運算 77
2.3.4 圖像邏輯運算 85
2.4 圖像中圖形繪製與標示 90
2.4.1 在圖像中繪製直線 90
2.4.2 在圖像中繪製矩形 92
2.4.3 在圖像中繪製圓形 94
2.4.4 在圖像中繪製橢圓 95
2.5 圖像數據三維封裝 97
第3章 人群異常行為圖像增強技術
3.1 灰度變換技術及方法 102
3.1.1 灰度變換技術 102
3.1.2 灰度變換方法 105
3.2 中值濾波技術及方法 110
3.2.1 中值濾波原理 110
3.2.2 中值濾波方法 111
3.2.3 一種自適應中值濾波處理方法 112
3.3 同態濾波技術及方法 115
3.3.1 同態濾波原理 115
3.3.2 同態濾波處理方法 116
3.3.3 同態濾波的套用 117
3.4 形態學技術及方法 120
3.4.1 形態學方法 120
3.4.2 形態學套用 129
第4章 人群異常行為圖像分割技術
4.1 閾值分割技術及方法 134
4.1.1 閾值分割原理 134
4.1.2 閾值分割方法 135
4.2 基於微分運算元的邊緣檢測技術 147
4.2.1 邊緣檢測原理 147
4.2.2 邊緣檢測方法 148
4.3 基於聚類分析的圖像分割方法 160
4.3.1 K-means聚類分析算法基本思想 161
4.3.2 一種基於K-means聚類分析的圖像分割算法 162
4.4 基於分水嶺算法的圖像分割方法 165
4.4.1 基於分水嶺算法的圖像分割原理 165
4.4.2 基於標記的分水嶺圖像分割方法 167
4.4.3 基於分水嶺的圖像分割方法套用 168
4.5 基於多尺度小波分析的圖像分割方法 170
4.5.1 多尺度小波分析技術 170
4.5.2 基於多尺度小波分析的圖像分割方法 172
4.5.3 一種基於多尺度小波分析的圖像分割算法 174
第5章 人群異常行為圖像識別技術
5.1 模板匹配技術 178
5.1.1 圖像模板匹配原理 178
5.1.2 圖像模板匹配方法 179
5.1.3 圖像模板匹配的套用 181
5.2 形狀識別技術 182
5.2.1 直線檢測 182
5.2.2 圓形檢測 184
5.2.3 橢圓檢測 186
5.2.4 輪廓提取 187
5.3 骨架提取技術 188
5.3.1 骨架提取技術 189
5.3.2 骨架提取方法 189
5.3.3 骨架提取的套用 190
5.4 機器學習技術 192
5.4.1 機器學習技術 192
5.4.2 基於機器學習的人臉識別 193
5.5 深度學習技術 197
5.5.1 深度學習技術介紹 197
5.5.2 深度學習框架 197
5.5.3 基於深度學習的圖像識別 199
參考文獻 202
