视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对...视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性。经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。展开更多
文摘视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,提出了将混合高斯背景模型和HOG(histograms of oriented gradients)特征结合的方法。该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG+SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性。经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。
