基于小波包分解和分形法的人群密度等级分类算法研究

发布时间：2018-01-20 15:51

  本文关键词： 混合高斯背景建模 人群密度估计 小波包 分形维数　出处：《中国科技论文》2017年17期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了更好地解决中高密度环境下人群密度估计问题,提出了基于小波包和分形法的人群密度等级分类算法。区别于单一的分形维数表征方法,利用小波包分解后子图的分形维数和原图分形维数共同表征目标人群纹理,最后通过支持向量机实现分类。以查全率和查准率2个指标对密度估计结果进行评价,该算法的查全率和查准率最高,且运行时间最短。
[Abstract]:In order to better solve the problem of population density estimation in medium and high density environment, a population density classification algorithm based on wavelet packet and fractal method is proposed, which is different from the single fractal dimension representation method. The fractal dimension of the wavelet packet decomposition subgraph and the fractal dimension of the original image are used to characterize the texture of the target population. Finally, the classification is realized by support vector machine, and the result of density estimation is evaluated by recall and precision. The algorithm has the highest recall rate and precision rate, and the shortest running time.
【作者单位】： 武警工程大学信息工程系;
【基金】：中国博士后科学基金资助项目(2013M542335) 武警工程大学基础研究项目(XJY201420)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 近几年来,由于人群密度过大引起的大规模群体性踩踏事件急剧飙升,这无疑是公共场所下安全问题所面临的极大挑战。随着信息化、智能化程度的日益发展,通过智能视频监控技术实时分析现场人群态势并达到及时报警的目的,对于构建平安城市具有极其重要的研究意义和应用价值[1-5]。

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本文编号：1448774