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题名结合特征图谱学习的人数统计方法
被引量：2
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作者
易国宪
熊淑华
何小海
吴晓红
郑新波
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机构
四川大学电子信息学院
东莞前沿技术研究院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第12期3591-3595,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11176018)
成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX)
东莞市社会科技发展项目(2017507102428)~~
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文摘
针对实际公共场景视频的人数统计中存在的背景干扰、光照变化、目标间遮挡等问题,提出一种结合特征图谱学习和一阶动态线性回归的人数统计方法。首先,建立图像的尺度不变特征变换(SIFT)特征与目标真实密度图之间的特征图谱映射模型,利用SIFT特征和前述映射模型得到包含目标和背景特征量的特征图谱;然后,根据通常监控视频中背景变化较小、特征图谱中的背景特征量相对稳定的特点,由特征图谱的积分与真实人数通过一阶动态线性回归建立人数回归模型;最后,通过该回归模型模型得出估计人数。在数据集MALL和PETS2009上进行实验,实验结果表明:与累积属性空间方法相比,所提方法平均绝对误差降低了2. 2%;与基于角点检测的一阶动态线性回归方法相比,其平均绝对误差降低了6. 5%,平均相对误差降低了2. 3%。
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关键词
纹理
密度图
特征图谱
岭回归
动态线性回归
人数统计
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Keywords
texture
density map
feature map
ridge regression
dynamic linear regression
people counting
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名针对空中监控平台的异常行为检测方法
被引量：2
- 2
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作者
黄彬
何小海
卿粼波
郑新波
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机构
四川大学电子信息学院
东莞前沿技术研究院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2018年第30期117-123,共7页
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基金
成都市科技惠民技术研发项目(2015-HM01-00293-SF)
成都市产业集群协同创新项目(2016-XT00-00015-GX)
+1 种基金
国家自然科学基金(11176018)
东莞市社会科技发展项目(2017507102428)资助
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文摘
空中监控平台拍摄的视频具有背景移动、视距较远等特点,结合其特点提出适用于空中监控平台的人群异常行为检测方法。首先通过估计图像的深度信息,适当修正特征点的光流矢量,以减小透视现象导致的对特征点运动速度的估算误差;然后对特征点的光流矢量聚类,并结合背景运动一致性规律检测出前景特征点。通过双高斯混合模型检测异常特征点,用最大期望(EM)算法求取模型参数。最后采用一种时间队列机制检验误判;并通过简化的凝聚层次聚类算法对异常特征点的空间坐标进行聚类,去除孤立的异常特征点并标记出异常群体。多个场景下的实验结果验证了方法的有效性。
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关键词
空中监控平台
异常行为检测
移动摄像头下目标检测
双高斯混合模型
深度信息
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Keywords
aerial monitoring platform
abnormal behavior detection
foreground detection for moving camera
double Gaussian mixed model
depth information
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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