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基于鱼眼视频图像的人群密度估计算法的研究

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随着公共活动在规模和数量上的不断增长,人群的密度估计已成为人群监控安全领域的重要问题.采用基于纹理特征的估计方法,并针对常规相机在人群监控领域的局限性,采用鱼眼镜头对人群进行监控,通过对鱼眼图像进行了预处理、划分图像ROI区域等操作,进而提取基于图像纹理的9维特征向量,再利用SVM分类器,解析人群图像的密度等级信息.通过对比实验验证,该算法人群密度分类准确率明显高于仅使用灰度共生矩阵参数的分类结果,可见,基于鱼眼视频图像的人群密度估计方法是有效的,且适用于人群安全监控领域.
Research on Estimation Algorithm of Crowd Density Based on Fisheye Video Image

杨前华、李尤、赵力

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南京信息职业技术学院通信学院,南京210023

东南大学信息科学工程学院,南京210018

鱼眼视频图像 人群密度估计 纹理特征分析 支持向量机分类器

南京信息职业技术学院基金

YK20180504

2020

电子器件
东南大学

电子器件

CSTPCD北大核心
影响因子：0.569
ISSN：1005-9490
年,卷(期)：2020.43(3)
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