| 基于行人计数算法的改进研究 |
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| 引用本文： | 仝林林,梁凤梅.基于行人计数算法的改进研究[J].科学技术与工程,2013,13(35). |
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| 作者姓名： | 仝林林 梁凤梅 |
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| 作者单位： | 太原理工大学,太原理工大学 |
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| 基金项目： | 省基金（2013011017-3） |
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| 摘 要： | 视频监控中的行人计数是人体目标检测的重要应用,针对该应用对实时性的要求,本文提出了将混合高斯背景模型和HOG(Histograms of Oriented Gradients)特征结合的方法,该方法首先通过混合高斯背景方法检测出视频中的运动前景,再用HOG SVM对提取的感兴趣区域内的行人进行计数,大大降低了计算量,提高了HOG算法的实时性,经试验证明,改进的算法可以将行人计数的准确度提高到95%左右。
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| 关 键 词： | 混合高斯背景建模 HOG特征 行人计数 |
| 收稿时间： | 2013/7/23 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/8/15 0:00:00 |
Improvement research on the pedestrian counting algorithm of video surveillance |
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| TONG Lin-lin and LIANG Feng-mei.Improvement research on the pedestrian counting algorithm of video surveillance[J].Science Technology and Engineering,2013,13(35). |
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| Authors: | TONG Lin-lin and LIANG Feng-mei |
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| Institution: | College of Information Engineering,Taiyuan University of Technology |
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| Abstract: | PedestrianScountingSofSvideoSsurveillanceSisSaSsignificantSapplicationSinShumanSdetection.SCorrespondingStoStheSreal-timeSrequirementsSofSthisSapplication,StheSapproachSofScombiningSmixtureSGaussianSbackgroundSmodelSandSHOGSfeatureSisSproposedSinSthisSpaper,SwhichSfirstSdetectsStheSvideoSmovingSforegroundSwithSmixtureSGaussianSbackgroundSmethodSandSthenScountsStheSnumberSofSpedestriansSwithinStheSextractedSregionSofSinterestSwithSHOGS SSVM,SdramaticallySreducingStheSamountSofScomputationSandSimprovingStheSreal-timeSofSHOGSalgorithm.STheSexperimentSindicatesSthatStheSimprovedSalgorithmScanSincreaseStheSaccuracySofSpedestriansScountingSbySapproximatelyS95%. |
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| Keywords: | The gaussian mixture background model HOG feature human counting |
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