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题名改进U-net的红外影厅图像人数统计方法
被引量：1
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作者
侯慧欣
吕学强
游新冬
黄跃
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机构
北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室
首都医科大学宣武医院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期742-748,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(61671070)
国家语委重点基金项目(ZDI135-53)
+3 种基金
北京信息科技大学校促进内涵重点培育基金项目(5211910940)
北京信息科技大学“勤信人才”培育计划基金项目(QXTCP B201908)
北京成像技术高精尖创新中心基金项目(BAICIT-2016003)
网络文化与数字传播北京市重点实验室开放课题基金项目(ICDD201903)。
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文摘
为提高针对红外观影图像的人数统计的准确率,提出一种基于U-net的人数统计方法。针对传统前景提取方法泛化能力差的问题,提出一种改进U-Net(IDU-net)前景提取方法,将多个影厅的原图与其前景图像进行端到端训练,实现不同影厅图像的前景提取;再结合改进透视效应校正方法,提取前景面积并建立其与人数的回归关系,得到最终人数统计结果。实验结果表明,IDU-net前景提取方法的分类准确率达到97.65%,相较于ViBe算法、混合高斯模型、原U-net模型分别提高了5.72%,2.44%,5.37%。将其与改进透视效应校正方法相结合,得到了更优的人群计数结果。
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关键词
红外图像
前景提取
人群计数
U-net网络
透视效应校正
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Keywords
infrared image
foreground extraction
crowd counting
U-net network
perspective effect correction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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