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摘要
针对景区中对人流密度预测的需求,文中在对人流密度检测流程进行分析研究的基础上,建立了面向大规模视频帧数据的人流检测模型。该模型共包含人流检测、人流跟踪和人流计数3个关键技术。在人流检测时,进行图像的降噪滤波以及前景提取。为避免光照的影响,引入了二值图像的边缘检测算法。同时利用视频中的前景像素通过K-means算法进行人体间的分割,以完成个体识别。在人流跟踪时,该模型在连续的多个视频帧中建立起个体映射。借助个体的变化来反映人流的趋势,实现特定区域内的人流计数和预测。在算法实现上,文中借助Spark搭建分布式计算平台,实现模型的并行化计算,有效提升算法的计算效率。测试结果表明,所提人流密度检测算法在检测精度上较传统的Borislav算法提升了10.47%。此外,该算法在检测时间、加速比和计算成本等指标上均有所提高。
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