視頻圖像中人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法研究.pdf

1、視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計(jì)研究主要是向管理者提供人群流量或在景人數(shù)等相關(guān)數(shù)據(jù)，為管理提供管理依據(jù)。隨著當(dāng)前社會(huì)的高速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)和硬件水平不斷提高，人們對(duì)各種公共場(chǎng)所智能化、自動(dòng)化程度要求不斷提高。如車站、超市、道路等，如何對(duì)公共場(chǎng)所中人群智能、自動(dòng)、有效管理和控制，視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計(jì)研究可以向管理者提供有效的管理和控制依據(jù)。但目前視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計(jì)仍面臨各種問(wèn)題，本文在現(xiàn)有視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法研究的基礎(chǔ)上，針對(duì)稀疏場(chǎng)景和密集場(chǎng)景人群特征進(jìn)行了分析研究

2、。
　　針對(duì)人群稀疏場(chǎng)景，目前人數(shù)統(tǒng)計(jì)主要面臨的問(wèn)題是個(gè)體之間存在相互部分遮擋和嚴(yán)重遮擋。研究基于個(gè)體特征的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法，提出基于骨架特征的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法。首先，利用形態(tài)學(xué)骨架提取算法提取初始人體骨架圖;然后，剔除骨架孤立點(diǎn)和偽分支，得到最優(yōu)人體骨架特征;最后，通過(guò)分析人頭區(qū)域骨架集特征，建立人頭檢測(cè)響應(yīng)規(guī)則，檢測(cè)行人人頭個(gè)數(shù)實(shí)現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠解決視頻圖像中個(gè)體之間相互部分遮擋和嚴(yán)重遮擋的問(wèn)題，針對(duì)相對(duì)稀疏的場(chǎng)景

3、該算法人數(shù)統(tǒng)計(jì)準(zhǔn)確率為95％左右。
　　針對(duì)人群密集場(chǎng)景，目前面臨的主要問(wèn)題是難以在密集場(chǎng)景中有效分割出每一個(gè)個(gè)體目標(biāo)。研究基于人群全局特征回歸統(tǒng)計(jì)的算法，提出多元特征在線訓(xùn)練回歸模型的人數(shù)統(tǒng)計(jì)算法。首先，提取人群密集場(chǎng)景中群體的全局多元特征:群體全局面積和周長(zhǎng)、灰度共生矩陣、先進(jìn)局部二值模式以及梯度方向直方圖特征。然后，在線建立初始BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)回歸模型，通過(guò)當(dāng)前幀特征得到當(dāng)前幀人群統(tǒng)計(jì)先驗(yàn)人數(shù)，再通過(guò)特征回歸得到當(dāng)前幀人群估計(jì)人