科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节。为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取,并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的边缘像素数和前景像素数;通过最小二乘法拟合估计人数和实际人数的线性关系,使用平均相对误差和平均绝对误差进行定量对比分析。实验结果表明:与基于边缘像素统计和阈值分割像素统计的算法相比,该算法能够直接统计出有效人数,较为准确的估计出视频图像中的人群数目,且误差最低。
- 单位
公共场景监控下的人群密度估计已经是公共安全管理中的一个重要环节。为了提高对视频监控中人群密度估计的实时性和准确率,提出一种改进的混合高斯背景建模进行前景提取,并用大小随目标边缘可变的矩形框对人群目标进行圈定以代替传统的边缘像素数和前景像素数;通过最小二乘法拟合估计人数和实际人数的线性关系,使用平均相对误差和平均绝对误差进行定量对比分析。实验结果表明:与基于边缘像素统计和阈值分割像素统计的算法相比,该算法能够直接统计出有效人数,较为准确的估计出视频图像中的人群数目,且误差最低。
