深度图像下基于头部多特征的人数统计算法

作者：刘磊; 陈泽虹; 张勇; 赵东宁

来源：深圳大学学报(理工版), 2017, 34(6): 584-590.

DOI：10.3724/SP.J.1249.2017.06584

• 数字图像处理
• 深度图像
• 区域生长
• Kalman滤波
• 多特征
• 人数统计

在现实生活中,因人流量过大而引发的安全事故不胜枚举.为了防止此类事故的发生,可通过视频监控的方式统计人数,及时对行人进行限流和分流.提出一种有效的人数统计算法.该算法采用深度摄像机作为视频采集源,通过分析和提取深度图像下头部的4个特征,实现行人头部检测,并依靠Kal-man滤波技术实现对头部目标的跟踪,进而达到人数统计的目的.该算法对行人的不同发型具有一定适应性,同时对轻微遮挡和多人环境下的头部检测均有良好效果.该算法人数统计平均准确率达到88.6％.

• 单位
  深圳大学; 哈尔滨工业大学（深圳）; 深圳大学信息工程学院