基于聚合特征的人群定位与检测分析

作者：欧阳爱国; 张文穗; 刘燕德^*; 曾体伟

来源：传感器与微系统, 2021, 40(11): 119-122.

DOI：10.13873/J.1000-9787(2021)11-0119-04

• 机器视觉
• 模式识别
• 人群检测
• 运动区域分割
• 特征提取
• 聚合通道特征

提出了一种基于改进视觉背景提取(ViBe)算法与多通道聚合特征的人群定位与检测方法。先通过检测运动目标获得运动目标候选区域,再对候选运动区域使用分类器检测行人目标。针对传统聚合通道特征(ACF)算法在行人头部目标检测过程中存在特征信息描述不强导致误检率较高的问题,提出了一种结合局部二值模式(LBP)通道特征和ACF的人头增强特征信息描述方法;针对非极大值抑制(NMS)算法输出窗口融合误检窗口较多的问题,提出一种基于得分与尺度信息比的改进NMS算法和基于全局得分比的动态阈值方式,有效去除多余干扰误检框。在校园监控数据集和PETS数据集上平均绝对误差(MAE)达到1.88,准确率提升15%,具有更好的检测性能,实验证明所提方法检测性能良好且具有较高的准确性和鲁棒性。

• 单位
  华东交通大学; 光机电技术及应用研究所