一种可跨摄像机的人群密度估计模型 被引量：8

1

作者 宋宏权 刘学军 +1 位作者 闾国年 张兴国 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第12期139-145,共7页

为实现人群密度估计模型的跨摄像机应用,提出一种模型构建方法。利用地理信息系统(GIS)技术,将视频数据统一至GIS空间坐标系,在GIS中实现人群图像的尺度统一,在GIS空间构建模型以实现其可跨摄像机应用,并将视频监控系统与GIS有机集成,... 为实现人群密度估计模型的跨摄像机应用,提出一种模型构建方法。利用地理信息系统(GIS)技术,将视频数据统一至GIS空间坐标系,在GIS中实现人群图像的尺度统一,在GIS空间构建模型以实现其可跨摄像机应用,并将视频监控系统与GIS有机集成,研发人群密度实时感知系统。研究结果表明,基于提出的模型构建方法,利用某摄像机数据构建的模型能被应用于其他摄像机监控场景,无需为各摄像机构建模型。所研发人群密度实时感知系统,已成功应用于"2012年江苏·秦淮灯会"。 展开更多

关键词 地理信息系统(GIS) 视频GIS 跨摄像机 人群密度估计 纹理分析 支持向量机(SVM)

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基于多尺度分析和分形的人群密度估计方法 被引量：7

2

作者 王尔丹 李晓华 沈兰荪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第29期35-38,共4页

人群的密度估计对于建筑物的设计和人群安全至关重要。论文提出了一种新的人群密度自动估计方法。对于低密度人群图像采用基于像素统计的方法,对于较高密度人群图像采用基于多尺度分析和分形的纹理分析方法,并应用支撑向量机进行人群密... 人群的密度估计对于建筑物的设计和人群安全至关重要。论文提出了一种新的人群密度自动估计方法。对于低密度人群图像采用基于像素统计的方法,对于较高密度人群图像采用基于多尺度分析和分形的纹理分析方法,并应用支撑向量机进行人群密度等级分类。对人群图像集的实验表明,该方法较以前的方法更为准确有效。 展开更多

关键词 人群密度估计 多尺度分析 分形 支撑向量机

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基于归一化目标像素的人群密度估计方法 被引量：5

3

作者 丁艺 陈树越 +2 位作者 刘金星 戴永惠 朱双双 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第4期212-214,296,共4页

由于像素统计方法在提取高密度人群特征时,可能会导致在计算感兴趣区域(ROI)中的人数时出现较大的误差,因此提出归一化前景目标像素提取人群特征,并采用支持向量机(SVM)对ROI中的人群密度进行估计。首先利用混合高斯模型消除背景,并用O... 由于像素统计方法在提取高密度人群特征时,可能会导致在计算感兴趣区域(ROI)中的人数时出现较大的误差,因此提出归一化前景目标像素提取人群特征,并采用支持向量机(SVM)对ROI中的人群密度进行估计。首先利用混合高斯模型消除背景,并用Otsu算法提取人群目标,然后进行归一化前景目标像素的人群特征提取,最后利用支持向量机DAG算法实现人群密度分类,并与人工神经网络方法、基于像素的和基于纹理的方法进行了对比。实验结果表明正确检测率可达到95%。 展开更多

关键词 人群密度估计 归一化前景目标 人群特征 支持向量机

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复杂场景中的自动人群密度估计 被引量：8

4

作者 杨裕 朱秋煜 吴喜梅 《现代电子技术》 2009年第17期108-111,共4页

人群密度估计在场景监控中至关重要,它对人群安全以及现场管理调度有着重要的作用和意义,但现有的人群密度估计的方法均要求基于简单背景。提出一种基于纹理分析且适用于复杂场景的人群密度估计方法,使用自适应背景更新及模板屏蔽的方... 人群密度估计在场景监控中至关重要,它对人群安全以及现场管理调度有着重要的作用和意义,但现有的人群密度估计的方法均要求基于简单背景。提出一种基于纹理分析且适用于复杂场景的人群密度估计方法,使用自适应背景更新及模板屏蔽的方法来克服复杂背景的影响,并使用基于灰度共生矩阵的纹理分析方法提取人群密度特征,进而利用支撑向量机进行密度估计。对基于视频的人群图像实验表明,该方法较以前的方法更加准确有效。 展开更多

关键词 人群密度估计 纹理分析 灰度共生矩阵 支撑向量机

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基于多特征集成学习的景区人群密度估计 被引量：5

5

作者 张洞明 郑宏 张力 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第5期74-81,共8页

对景区等公共区域进行人群密度估计对于保障人群安全和社会稳定具有重要意义。在景区中由于光照变化、相机高度角度变化以及行人遮挡的问题,现有的方法难以做出准确的估计。为此提出了一种结合支持向量机回归(SVR)进行集成学习的方法来... 对景区等公共区域进行人群密度估计对于保障人群安全和社会稳定具有重要意义。在景区中由于光照变化、相机高度角度变化以及行人遮挡的问题,现有的方法难以做出准确的估计。为此提出了一种结合支持向量机回归(SVR)进行集成学习的方法来进行人群密度估计。方法首先以人的头部宽度作为参照,对场景进行多层次的分块;然后采用第一层SVR模型,对从子图像块提取出的三种特征进行粗预测,将预测结果作为新的特征,并对其使用第二层SVR模型进行细预测,将所有子图像的预测结果相加;最后根据不同景区场景设定的人数分级进行密度估计。实验结果表明,方法在景区多个场景分类准确率达到85%以上,是一种有效且在类似场景有较强扩展性的人群密度估计算法。 展开更多

关键词 人群密度估计 集成学习 支持向量机回归

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基于深度特征的人群密度估计方法 被引量：3

6

作者 刘志 陈越 +2 位作者 陈波 朱李楠 唐龙峰 《浙江工业大学学报》 CAS 北大核心 2020年第3期314-318,344,共6页

传统的人群密度估计方法大多采用传统特征,这类特征在人群背景较为复杂时无法很好地描述人群密度情况。相关研究表明,深度特征相比传统特征能够更准确地表达图像特征信息。因此,提出了一种基于深度特征的人群密度估计方法。首先,对人群... 传统的人群密度估计方法大多采用传统特征,这类特征在人群背景较为复杂时无法很好地描述人群密度情况。相关研究表明,深度特征相比传统特征能够更准确地表达图像特征信息。因此,提出了一种基于深度特征的人群密度估计方法。首先,对人群图像的原始数据进行预处理,获得训练集和测试集,分别用于分类器训练和效果检测;然后,通过卷积神经网络提取人群图像的深度特征,以此训练对应的Softmax分类器;最后,将测试集输入训练好的分类器,得到人群密度估计等级,从而实现人群密度估计。实验结果表明,使用卷积神经网络提取的深度特征能够提高人群密度估计的准确性。 展开更多

关键词 人群密度估计 深度特征 卷积神经网络

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多元信息聚合的人群密度估计与计数 被引量：2

7

作者 刘光辉 王秦蒙 +1 位作者 陈宣润 孟月波 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1228-1239,共12页

人群密度估计与计数是指对拥挤场景中人群分布及数量进行统计,对安全系统、交通控制等具有重要意义。针对高密度图像在人群密度估计中特征提取困难、空间语义信息获取较难、特征融合不充分等问题,本文提出一种多元信息聚合人群密度估计... 人群密度估计与计数是指对拥挤场景中人群分布及数量进行统计,对安全系统、交通控制等具有重要意义。针对高密度图像在人群密度估计中特征提取困难、空间语义信息获取较难、特征融合不充分等问题,本文提出一种多元信息聚合人群密度估计方法(Multivariate information aggregation,MIA)。首先,设计多元信息提取网络,采用VGG-19作为骨架网络提高特征提取深度,利用多层语义监督策略编码低层特征方式提高低层特征的语义表达,通过空间信息嵌入丰富高层特征空间信息表征;其次,设计多尺度上下文信息聚合网络,通过两个带有步长卷积的轻量级空洞空间金字塔池化(Simplify-atrous spatial pyramid pooling,S-ASPP)结构在进行全局多尺度上下文信息聚合的同时缓解模型参数冗余;最后,网络末端采用步长卷积,在不影响精度的前提下加快网络运行速度。采用ShanghaiTech、UCF-QNRF、NWPU数据集进行对比实验,实验结果表明:在典型数据集ShanghaiTech的Part_A部分上的MAE、MSE分别为59.4、96.2,Part_B部分分别为7.7、11.9;超高密度多视角场景数据集UCF-QNRF的MAE为89.3,MSE为164.5;NWPU数据集的MAE为87.9,MSE为417.2。本文方法较对比方法性能有一定提升,且实际场景应用结果验证了本文方法效果较好。 展开更多

关键词 人群密度估计 语义监督 空间信息嵌入 信息聚合 步长卷积

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基于铁路客站视频多视角特征图投影融合的人群密度估计模型 被引量：3

8

作者 李瑞 李平 +2 位作者 代明睿 马小宁 李国华 《中国铁道科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期182-192,共11页

为破解超大视觉场景下人群密度估计的局限性,提出1种适用于铁路客站的多视角特征图投影融合的人群密度估计模型,包括多视角特征图提取处理和多视角特征图投影融合处理2部分。首先,对站内多路旅客视频图像分别进行多尺度特征提取,并引入... 为破解超大视觉场景下人群密度估计的局限性,提出1种适用于铁路客站的多视角特征图投影融合的人群密度估计模型,包括多视角特征图提取处理和多视角特征图投影融合处理2部分。首先,对站内多路旅客视频图像分别进行多尺度特征提取,并引入注意力机制模块分离背景和前景人像,得到注意力密度特征图;再将不同视角下经过提取处理后二维的特征图投影到三维地面坐标系;然后,对投影后的特征图进行融合计算,实现整体融合特征图的密度估计;最后,在传统密度估计损失基础上增加注意力密度特征损失,设计得到损失函数。依托公开数据集和基于清河站的自建数据集,对比验证模型性能。结果表明:该模型在均值绝对误差上优于当前同类先进模型;引入的注意力机制模块进一步优化了模型对人群密度估计的效果;200次迭代后模型平均损失梯度下降逐步稳定,梯度策略设置合理,收敛效果较好;在清河站实际应用场景下,该模型能基于3个不同视角视频图像准确估计人群密度。 展开更多

关键词 铁路客站 人群密度估计 多视角融合 多尺度特征提取 注意力机制

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基于视觉注意力机制的人群密度估计方法 被引量：1

9

作者 朱利华 朱玲玲 《计算机应用与软件》 北大核心 2022年第4期228-233,共6页

针对人群图像中尺度变化大及现有密度估计网络泛化性能差的问题,提出一种基于视觉注意力机制的人群密度估计方法。该网络模型基于VGG-16网络,由空间注意力模块(Spatial Attention Module, SAM)、全局注意力模块(Global Attention Module... 针对人群图像中尺度变化大及现有密度估计网络泛化性能差的问题,提出一种基于视觉注意力机制的人群密度估计方法。该网络模型基于VGG-16网络,由空间注意力模块(Spatial Attention Module, SAM)、全局注意力模块(Global Attention Module, GAM)及融合模块(Fusion Module, FM)等几个模块组成,通过在网络不同层级中引入注意力机制来选择性地增强网络的功能,提高多尺度级联的有效性。设计一个弱监督学习来扩展提出的密度估计网络,使人群密度估计模型可以适应不同的场景和数据集。实验结果表明,该方法对不同尺度、不同场景下的人群密度图像都有很好的适用性和准确性,算法性能也优于现有的人群密度估计算法。 展开更多

关键词 人群密度估计 注意力机制 弱监督学习 密度图

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基于线性内插权值人群密度估计的方法研究

10

作者 张朋 温宏愿 《现代电子技术》 北大核心 2018年第14期79-82,共4页

针对密集人群环境中行人相互遮挡造成人数难以准确统计问题,提出一种基于线性内插权值的人数密度统计方法。系统从视频监控设备获取图像后,首先对图像进行预处理以减少原始图像的干扰,通过混合高斯建模提取前景图像,然后通过线性内插权... 针对密集人群环境中行人相互遮挡造成人数难以准确统计问题,提出一种基于线性内插权值的人数密度统计方法。系统从视频监控设备获取图像后,首先对图像进行预处理以减少原始图像的干扰,通过混合高斯建模提取前景图像,然后通过线性内插权值进行透视矫正,最后通过构造和提取能量、对比度、熵和相关性四个特征参数进行人数统计。结果表明,在不同的测试环境下所提方法的准确率在90%以上,能够达到人群密度监控的基本要求。 展开更多

关键词 人群密度估计 混合高斯建模 透视矫正 能量 对比度 相关性

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基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法 被引量：5

11

作者 唐清 王知衍 +1 位作者 严和平 许晓伟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第3期989-991,1008,共4页

提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理,认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式,利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数;设计基于... 提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理,认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式,利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数;设计基于误差反向传播训练算法(BP)的模糊神经网络,计算样本模式对于各个密度类别的隶属度,并根据人群密度变化的时域连续性原理对人群密度范围进行合理估计。实验表明该方法提高了估计精度。 展开更多

关键词 人群密度估计 模糊神经网络 灰度共生矩阵 智能视频监控

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人数统计与人群密度估计技术研究现状与趋势 被引量：27

12

作者 张君军 石志广 李吉成 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期282-291,共10页

人数统计与人群密度估计是人群分析中的重要分支,也是视频监控所关注的重要信息之一。尽管近几十年来该领域取得了一些重要进展,但仍存在一些具有挑战性的问题。综述了基于计算机视觉的人数统计与人群密度估计方法的研究现状以及发展动... 人数统计与人群密度估计是人群分析中的重要分支,也是视频监控所关注的重要信息之一。尽管近几十年来该领域取得了一些重要进展,但仍存在一些具有挑战性的问题。综述了基于计算机视觉的人数统计与人群密度估计方法的研究现状以及发展动态。首先,介绍了人数统计与人群密度估计技术的发展背景及应用方向。其次,总结了近年来提出的比较重要的方法,从机器学习的角度,将其分为浅层学习的方法和深度学习的方法;而从学习到的模型角度又可将其分为直接的方法(即基于检测的方法)和间接的方法(如基于像素的方法、基于纹理的方法以及基于角点的方法)。详细介绍了近二十年来基于浅层学习的方法,并对近些年来基于深度学习的人数统计与人群密度估计技术做了一个简要的总结。然后,对人数统计及人群密度估计方法性能评估技术进行简介,并提供了几个用于人数统计与人群密度估计的测试与评估数据集。最后,总结了该领域存在的技术挑战并对未来的研究方向进行了展望。 展开更多

关键词 人数统计 人群密度估计 浅层学习 深度学习

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基于完全局部二值模式的人群密度估计 被引量：3

13

作者 李雪峰 李晓华 周激流 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2012年第3期1027-1031,共5页

为了实时监控重要场所的人群密度、采取有效措施疏散高密度人群,避免人群密度过大而引发事故,造成生命和财产的损失,提出了一种基于完全局部二值模式的人群密度估计方法。该方法提取人群图像的3种局部纹理特征,建立了3-D联合直方图统计... 为了实时监控重要场所的人群密度、采取有效措施疏散高密度人群,避免人群密度过大而引发事故,造成生命和财产的损失,提出了一种基于完全局部二值模式的人群密度估计方法。该方法提取人群图像的3种局部纹理特征,建立了3-D联合直方图统计模型,用卡方距离最近邻方法对人群密度级别进行分类,实现了特定场景下人群密度的监测。对比实验结果表明了该方法能兼顾任意密度级别人群图像的分类,不仅准确率高,而且实时性好,同时对场景背景具有较强的鲁棒性。 展开更多

关键词 完全局部二值模式 纹理分析 直方图统计 卡方距离 人群密度估计

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基于人群密度估计的空调末端及新风量分级调控方法 被引量：3

14

作者 李彤月 孟月波 +2 位作者 刘光辉 徐胜军 纪拓 《重庆大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期57-66,共10页

负荷估计是空调系统优化控制的关键一环,人员移动的随机性和不确定性,使得建筑空间人员负荷难以准确估计,导致现有控制策略控制效果欠佳,系统响应不及时,滞后性大,造成能源浪费以及建筑内部环境热舒适性降低。针对该问题,提出一种基于... 负荷估计是空调系统优化控制的关键一环,人员移动的随机性和不确定性,使得建筑空间人员负荷难以准确估计,导致现有控制策略控制效果欠佳,系统响应不及时,滞后性大,造成能源浪费以及建筑内部环境热舒适性降低。针对该问题,提出一种基于人群密度估计的空调末端及新风量分级控制策略。首先,采集建筑空间图像信息,建立多列卷积神经网络人群密度估计模型,获取人员数量及动态分布,计算人员实时负荷;其次,引入人员负荷控制因子,提出空调分级调控策略,实现空调末端及新风供给。实验结果表明,方法能够更好地维持建筑内部热环境稳定,系统响应速度更快,具有较好的节能潜力。 展开更多

关键词 人群密度估计 负荷计算 空调能耗 分级控制

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Fast SqueezeNet算法及在地铁人群密度估计上的应用 被引量：4

15

作者 郭强 刘全利 王伟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1036-1046,共11页

针对地铁视频监控一直缺乏一种有效的人群密度分类器的问题,提出了基于人群密度估计算法—Fast SqueezeNet的人群密度分类器,用于在地铁嵌入式计算平台有限的硬件资源限制下,实现对地铁车厢内人群的密度估计.该算法基于轻型卷积神经网络... 针对地铁视频监控一直缺乏一种有效的人群密度分类器的问题,提出了基于人群密度估计算法—Fast SqueezeNet的人群密度分类器,用于在地铁嵌入式计算平台有限的硬件资源限制下,实现对地铁车厢内人群的密度估计.该算法基于轻型卷积神经网络SqueezeNet,结合权值稀疏化和结构稀疏化方法,具有如下3点优势: 1)以原始图像作为输入,并在处理的过程中自动提取纹理特征用于拥挤人群密度的估计;2) SqueezeNet经过权值稀疏化后,具有更少的模型参数,可以灵活的布置在安谋(ARM)等具有有限硬件资源的嵌入式平台上;3)结构稀疏化方法使得SqueezeNet具有更快的前向预测速度,提高其在地铁嵌入式平台上的图像处理效率.在3个人群密度数据集PETS 2009, Mall和ShangHai metro上,采用Fast SqueezeNet算法的三分类人群密度分类器,与基于卷积神经网络和单纯的权值稀疏化SqueezeNet网络的分类器进行对比实验研究,结果表明:在预测准确率、参数规模和运行时间3个维度上,基于Fast SqueezeNet的分类器均表现出了较好的性能,有效地克服了地铁车厢拥挤人群中存在的高密度、高耦合、透视变形等图像识别难题对估计结果的影响.最后,在ARM嵌入式平台上的实验表明基于FastSqueezeNet的分类器可以在有限的硬件资源下,快速准确的得到预测结果,满足高速运行的地铁列车日常使用需求. 展开更多

关键词 人群密度估计 SqueezeNet 稀疏化方法 地铁 嵌入式平台

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基于卷积特征的非平衡人群密度估计方法 被引量：2

16

作者 曲佳 时增林 叶阳东 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第8期236-241,共6页

人群密度估计在智能监控领域具有重要的应用价值。大量理论和经验研究表明,基于数据驱动的深度神经网络往往优于传统的基于手工特征的方法。但是人群样本的数据规模很小,深层次的网络很难得到较优解。鉴于此,提出了3种解决方法:训练较... 人群密度估计在智能监控领域具有重要的应用价值。大量理论和经验研究表明,基于数据驱动的深度神经网络往往优于传统的基于手工特征的方法。但是人群样本的数据规模很小,深层次的网络很难得到较优解。鉴于此,提出了3种解决方法:训练较浅的神经网络,使用预训练深度模型的全连接层特征和使用预训练深度模型的卷积-FV(Fisher Vector)特征。针对样本的不平衡性问题,提出了使用多个分类评估标准的解决方案。在标准数据集PETs2009上的实验结果表明,相比于现有的手工特征,卷积特征具有更好的效果。其次,相比于训练一个全新的卷积模型,基于迁移学习的深度卷积特征是更好的选择。另外,通过层数较少的深度模型获得的较低层特征的迁移性更好。 展开更多

关键词 人群密度估计 深度卷积神经网络 迁移学习 支持向量机 纹理特征

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基于深度卷积神经网络的人群密度估计方法 被引量：9

17

作者 谭智勇 袁家政 +1 位作者 刘宏哲 李青 《计算机应用与软件》 2017年第7期130-136,共7页

人群密度自动估计作为人群控制和管理的方法,是当前视频监控中的一个重要研究领域。现有的方法通过提取复杂的特征来进行人群密度估计,由于人群遮挡、透视效果和环境复杂等条件限制,难以满足实际应用中的需求,而深度卷积神经网络在特征... 人群密度自动估计作为人群控制和管理的方法,是当前视频监控中的一个重要研究领域。现有的方法通过提取复杂的特征来进行人群密度估计,由于人群遮挡、透视效果和环境复杂等条件限制,难以满足实际应用中的需求,而深度卷积神经网络在特征学习上具有较强的能力。提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolution Neural Network)的方法来进行自然场景下人群密度估计。首先,为了消除摄像机透视效果,以图像中行人身高作为尺度基准,将图像分成多个子图像块。其次,设计一种新的深度卷积神经网络结构,利用多种不同的卷积核提取人群图像的深层次特征进行人群密度估计。实验结果证明该方法在自然场景下人群密度估计具有良好的稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 人群密度估计 图像分块 深度卷积神经网络

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局部二值平均熵模式与深度残差网络的人群密度估计 被引量：2

18

作者 黄丽辉 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第27期162-169,共8页

针对人群密度估计算法中场景的人群遮挡、尺度光照变化、噪声和低分辨率等问题,提出了一种结合局部二值熵值纹理特征(ELBP)与深度残差网络的人群密度估计算法。该算法首先在原始RGB人群图像上提取LBP特征;然后通过计算邻域像素点的平均... 针对人群密度估计算法中场景的人群遮挡、尺度光照变化、噪声和低分辨率等问题,提出了一种结合局部二值熵值纹理特征(ELBP)与深度残差网络的人群密度估计算法。该算法首先在原始RGB人群图像上提取LBP特征;然后通过计算邻域像素点的平均信息熵模式构建ELBP纹理特征;随后基于ELBP纹理特征构建了一个深度为18层的深度残差网络;最后形成了对人群密度估计的end-to-end模式。为验证算法的可行性和有效性,在开源的人群密度估计数据集上进行实验。首先邀请10位专家对开源的数据集进行有效的人群聚集标注作为真实输出标签;随后采用研究提出的算法对人群密度完成估计,并与真实结果进行比较。另外,在三种不同的特征和三种不同的机器学习模型上进行了横向比较。实验结果表明,提出的ELBP纹理特征能够很好地应对噪声和低分辨率问题;深度残差网络则能够解决人群遮挡、尺度光照变化的问题。与传统算法相比,提出的算法能够提升人群密度估计的性能。 展开更多

关键词 ELBP纹理特征 深度残差网络 人群密度估计 端到端模式

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基于可变矩形框的人群密度数值估计算法研究 被引量：5

19

作者 刘曼 彭月平 姜源 《科学技术与工程》 北大核心 2017年第17期266-271,共6页

公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节。为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取,并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的... 公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节。为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取,并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的边缘像素数和前景像素数;通过最小二乘法拟合估计人数和实际人数的线性关系,使用平均相对误差和平均绝对误差进行定量对比分析。实验结果表明:与基于边缘像素统计和阈值分割像素统计的算法相比,该算法能够直接统计出有效人数,较为准确的估计出视频图像中的人群数目,且误差最低。 展开更多

关键词 视频图像 混合高斯背景建模 人群密度估计 矩形框

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复杂场景中的全景密度估计方法 被引量：1

20

作者 贺昆 刘舟 +4 位作者 戚鹿宁 杨恒 朱桐 刘燕伟 周计美 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第6期1715-1718,1723,共5页

为了克服传统密度估计方法受限于算法配置工作量高、高等级密度样本数量有限等因素无法大规模应用的缺点,提出一种基于监控视频的全景密度估计方法。首先,通过自动构建场景的权重图消除成像过程中射影畸变造成的影响,该过程针对不同的... 为了克服传统密度估计方法受限于算法配置工作量高、高等级密度样本数量有限等因素无法大规模应用的缺点,提出一种基于监控视频的全景密度估计方法。首先,通过自动构建场景的权重图消除成像过程中射影畸变造成的影响,该过程针对不同的场景自动鲁棒地学习出对应的权值图,从而有效降低算法配置工作量;其次,利用仿真模拟方法通过低密度等级样本构建大量高密度等级样本;最后,提取训练样本的面积、周长等特征用于训练支持向量回归机(SVR)来预测每个场景的密度等级。在测试过程中,还通过二维图像与全景地理信息系统(GIS)地图的映射,实时展示全景密度分布情况。在北京北站广场地区的深度应用结果表明,所提全景密度估计方法可以准确、快速、有效地估计复杂场景中人群密度动态变化。 展开更多

关键词 全景监控 人群密度估计 灰度共生矩阵 支持向量回归 智能视觉监控

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