【摘 要】
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近几年,随着社会的发展,公共安全已经越来越受到社会的关注和国家的重视。其中公共安全中一个重要的控制因素就是客流量,利用统计的客流量信息,管理人员可以合理的调度人力、
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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近几年,随着社会的发展,公共安全已经越来越受到社会的关注和国家的重视。其中公共安全中一个重要的控制因素就是客流量,利用统计的客流量信息,管理人员可以合理的调度人力、物力以及其它管理资源,并且能够在节省成本的同时,更好的控制公共安全。因此近几年,人数计数的相关研究已经逐渐增多。对于商场,大厦等,可以利用打卡来精准的实现人数的统计,但是对于一些室外开放式场合,如鸟巢奥林匹克公园,不可能用传统的打卡方法来实现人数计数;而计算机视觉的发展,使得基于视频的智能统计方法受到学者的关注。本文首先调研了大量的国内外参考文献资料,在此基础上,提出了一种基于目标检测和特征点跟踪的方法来解决这个问题。本文的主要工作和创新点包括:
(1)使用了基于LBP和EOH的融合特征进行行人检测。将行人区域进行多子区域划分,引入空间关联性,提高检测准确性；
(2)在跟踪阶段,使用不容易产生遮挡的全局特征点来进行跟踪,通过建立行人和特征点之间的模型,将对特征点的跟踪路径转化为行人跟踪路径；
(3)计数阶段,使用了多拌线触发的计数规则,减少了对行人检测快速性的依赖,同时增加了计数的准确性。
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