建筑智能化论文提纲

2022-08-23

论文题目:面向新型建筑智能化系统平台的室内人员计数方法研究

摘要:智能建筑和建筑节能研究与实践中,人数、人的位置、空间内有无人状态是一类建筑空间的重要属性。面向建筑区域内人员分布信息的获取,本文设计了一种基于级联分类器和卷积神经网络的两阶段室内人员计数模型与方法;讨论了室内静态背景和动态背景对该模型人员计数准确率及有无人状态识别准确率的影响;并基于静态背景部分消除和动态背景消除对室内人员计数方法进行了改进;最后面向新型建筑智能化系统平台,设计并实现了一套基于图像分析的室内人员计数系统。首先,基于单个摄像头,设计了一种使用级联分类器和卷积神经网络的两阶段室内人员计数模型与方法。该方法利用Adaboost级联分类器筛选出候选人员目标,利用CNN分类器对候选目标进行精确识别与分类并获得人员数量。进一步地,针对室内单个摄像头存在盲区的问题,本文采用对角安装在同一高度的两个摄像头,设计了一种基于摄像头覆盖面积的室内人数校核方法。其次,为了消除建筑区域内背景信息对人员目标检测的影响,本文设计了基于背景消除的室内人员计数改进算法。针对背景相对固定的场景,讨论了静态背景对本文方法人员计数准确率和有无人状态识别准确率的影响,设计了基于静态背景部分消除的改进方案。实验表明,该方案在选取合适的背景消除系数时既可以提升检测准确率,也可以提升检测效率。进一步地,为了适应背景不断变化的场景,本文提出了基于动态背景消除的改进方案,该方案基于高斯混合模型与背景减除实现动态背景的获取与消除。实验表明,该方法能够有效提升背景动态变化时的人员计数准确率和有无人状态识别准确率。最后,面向新型建筑智能化系统平台的需求,结合基于摄像头的两阶段室内人员计数方法和背景消除的改进方案,设计并实现了室内人员计数系统。该系统由前端网络摄像头和本地信息处理节点组成,两者采用无线的方式连接。其中网络摄像头负责采集图像数据,本地信息处理节点负责利用本文算法对图像进行分析与处理,处理结果可以通过本地端口直接上传至新型建筑智能化系统平台中的CPN节点,实现对该平台的人员数量信息需求的支持。应用表明,该系统可以满足新型建筑智能化系统平台对每个区域内人数信息独立感知的需求。图[45]表[28]参[73]

关键词:室内人员计数;深度学习;级联分类器;背景消除;新型建筑智能化系统平台

学科专业:工程硕士(专业学位)

摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.1.1 研究背景

1.1.2 研究意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 国内研究现状

1.2.2 国外研究现状

1.3 研究内容与结构安排

1.3.1 研究内容

1.3.2 结构安排

第二章 基础知识和相关技术

2.1 图像处理

2.1.1 RGB与 HSV颜色模型

2.1.2 二值化处理

2.1.3 常用的图像特征

2.1.4 滑动窗口检测

2.2 Adaboost级联分类器

2.2.1 分类器检测原理

2.2.2 分类器训练流程

2.3 卷积神经网络

2.3.1 卷积神经网络结构

2.3.2 基于Tensor Flow的卷积神经网络实现

2.4 室内人员计数装置与CPN的数据交换

2.4.1 新型建筑智能化系统平台概述

2.4.2 基于TCP协议的人员计数装置与CPN通信

2.5 本章小结

第三章 基于摄像头的两阶段室内人员计数方法

3.1 基于摄像头的室内人员计数方法

3.1.1 训练数据集

3.1.2 面向人员计数的Adaboost级联分类器

3.1.3 面向人员计数的CNN分类器

3.1.4 基于单摄像头的室内人员计数方法

3.1.5 基于双摄像头的室内人员计数方法

3.2 室内人员计数方法准确性的两种评估指标

3.2.1 室内人数准确率

3.2.2 室内有无人状态准确率

3.3 实验结果与分析

3.3.1 实验数据集

3.3.2 实验设置

3.3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

第四章 基于背景消除的两阶段室内人员计数方法的改进

4.1 背景及背景提取

4.1.1 静态背景提取

4.1.2 动态背景提取

4.2 两阶段室内人员计数方法的改进

4.2.1 基于静态背景部分消除的室内人员计数方法

4.2.2 基于动态背景消除的室内人员计数方法

4.3 实验结果与分析

4.3.1 实验数据集

4.3.2 实验设置

4.3.3 实验结果与分析

4.4 本章小结

第五章 基于图像分析的室内人员计数系统设计与实现

5.1 系统概述

5.1.1 设计思想

5.1.2 系统需求

5.2 系统设计

5.2.1 概要设计

5.2.2 数据库设计

5.2.3 详细设计

5.3 系统实现

5.3.1 运行环境部署

5.3.2 系统部署

5.3.3 系统运行效果

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

作者简介及读研期间主要科研成果

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