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题名复杂场景中的全景密度估计方法
被引量：1
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作者
贺昆
刘舟
戚鹿宁
杨恒
朱桐
刘燕伟
周计美
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机构
公安部警卫局
北京正安融翰技术有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第6期1715-1718,1723,共5页
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基金
公安部重点研究计划项目(201202ZDYJ014)
北京市科技新星计划项目(Z131101000413083)
北京市科技计划项目(Z131100005313004)
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文摘
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。
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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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Keywords
panoramic video surveillance
crowd density estimation
grey level dependence matrix
Support Vector Regression （SVR）
intelligent video surveillance
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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