視頻圖像中人數(shù)統(tǒng)計算法研究.pdf

1、視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計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)前社會的高速發(fā)展，經(jīng)濟和硬件水平不斷提高，人們對各種公共場所智能化、自動化程度要求不斷提高。如車站、超市、道路等，如何對公共場所中人群智能、自動、有效管理和控制，視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計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)計仍面臨各種問題，本文在現(xiàn)有視頻圖像人數(shù)統(tǒng)計算法研究的基礎(chǔ)上，針對稀疏場景和密集場景人群特征進(jìn)行了分析研究

2、。
　　針對人群稀疏場景，目前人數(shù)統(tǒng)計主要面臨的問題是個體之間存在相互部分遮擋和嚴(yán)重遮擋。研究基于個體特征的人數(shù)統(tǒng)計算法，提出基于骨架特征的人數(shù)統(tǒng)計算法。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，剔除骨架孤立點和偽分支，得到最優(yōu)人體骨架特征;最后，通過分析人頭區(qū)域骨架集特征，建立人頭檢測響應(yīng)規(guī)則，檢測行人人頭個數(shù)實現(xiàn)人數(shù)統(tǒng)計。實驗結(jié)果表明，該算法能夠解決視頻圖像中個體之間相互部分遮擋和嚴(yán)重遮擋的問題，針對相對稀疏的場景

3、該算法人數(shù)統(tǒng)計準(zhǔn)確率為95％左右。
　　針對人群密集場景，目前面臨的主要問題是難以在密集場景中有效分割出每一個個體目標(biāo)。研究基于人群全局特征回歸統(tǒng)計的算法，提出多元特征在線訓(xùn)練回歸模型的人數(shù)統(tǒng)計算法。首先，提取人群密集場景中群體的全局多元特征:群體全局面積和周長、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，通過當(dāng)前幀特征得到當(dāng)前幀人群統(tǒng)計先驗人數(shù)，再通過特征回歸得到當(dāng)前幀人群估計人