中国古典园林博大精深,为探究园林路径空间巧妙组合下的内在规律,采用驻点研究法,以驻点内游客驻留量作为切入点进行量化研究。园林景区内每日游客数量庞大,驻点内游客分布情况复杂,若用人工计数方法不切实际。为能长期、可重复地进行游客驻留量统计,增强统计数据的科学性、准确性、高效性,本课题创新性地引入机器视觉技术。用图像处理和模式识别方法,对园林驻点内驻留不同时间的游客数量进行统计,为分析古典园林设计与游客行为的内在规律提供数据支撑。课题以苏州网师园作为研究对象,通过前期实地考察确认驻点,设计并搭建视频采集系统,进行驻点视频数据录取实验。本文研究了各种前景检测算法,提取目标主要特征;分析了各种跟踪算法,实现多目标的准确跟踪。在此基础上设计合适的游客驻留量计数方法,开发专用软件,完成课题的核心任务:园林景区游客驻留量准确统计。本文主要研究成果包括以下几点:(1)根据多次网师园实地考察获取不同驻点情况,完成整个网师园视频采集系统,包括设备选材、安装调试,和视频录取存储。对各个驻点每个季度进行为期一周的视频采集,并完成所有视频文件的拼接、格式转换工作。(2)针对网师园内光影斑驳、枝叶摆动、水面波纹等复杂场景,在深入研究各种目标前景检测算法的前提下,提出一种基于Lab颜色空间改进的ViBe算法。该算法能较好的消除阴影,提高了前景检测的准确度,实现了目标颜色直方图、纹理、位置、面积等主要特征的准确提取。(3)比较了当前的跟踪算法,分析了 Mean Shift、CamShift的单目标跟踪效果。在此基础上,为解决多目标跟踪问题,改进了 Mean Shift跟踪算法,研究了基于颜色直方图的多目标跟踪算法。对比几种跟踪算法,研究最切合本课题的跟踪算法。(4)在Visual Studio2013环境下利用MFC和OpenCV库开发游客驻留量统计软件,实现参数设置、地点显示、视频运行进度、团队显示等功能。并完成了 10种驻留不同时间的游客数据每隔5分钟统一输出到前台Excel表格中(驻留时间分别为5s、6s、8s、10s、12s、20s、40s、60s、90s、150s)。(5)对数据进行分析,测试软件性能及运行效率,分析软件的准确率。经试验分析,软件运行速度几乎达到了与视频实时播放同步,一台电脑可同时打开多个软件窗口,极大缩短了数据获取的时间。考察驻点空间类型、光照强度、客流量等因素对数据准确率的影响。每个季度选取一天的三个时段,人工对这些驻点驻留5秒的游客进行计数。通过与程序运行的数据对比,计算数据准确度,数据平均准确率达到82.72%。研究影响数据准确度的因素,以便后期优化程序。