基于卷积神经网络的监控视频人数统计算法

发布时间：2017-08-24 20:46

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【摘要】：监控视频中人数统计是现代安防的重要任务之一,具有较高的研究意义和应用价值.虽然近年来取得较大的进展,但仍无法很好地解决监控场景人数统计精度、高清图像耗时问题.为此,作者提出一种基于卷积神经网络与岭回归联合的人数统计方法.通过卷积神经网络回归图像中人头中心点获得人群密度分布特征图,然后使用岭回归模型分析人群密度分布特征图得到该帧图像对应的人数.作者提出的算法通过在多组视频图像上进行了测试,并与经典算法做了比较.实验结果验证了作者方法的有效性.
【作者单位】： 安徽大学计算机科学与技术学院;安徽省工业图像处理与分析重点实验室;
【关键词】： 卷积神经网络 人数统计 监控视频 岭回归
【基金】：国家863计划资助项目(2014AA015104) 国家自然科学基金资助项目(61502006,61502003) 安徽省自然科学基金资助项目(1308085MF97)
【分类号】：TN948.6;TP183
【正文快照】： 近年来,随着各行各业对人流量统计需求的不断增长,国内外诸多学者开始关注人数统计系统领域的相关算法,并有大量的研究成果文章发表.目前有很多基于无监督学习的方法来做人数统计任务,例如基于自相似性方法[1]、基于运动相似性方法[2]等.然而,这种基于无监督方法的人数统计计

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本文编号：733092