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基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法
被引量:
6
1
作者
杜启亮
黎浩正
田联房
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期2610-2616,共7页
针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其...
针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94%以上,行为监控准确率达到95.8%,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。
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关键词
ADABOOST
背景建模
视频监控
人头检测
多目标跟踪
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职称材料
题名
基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法
被引量:
6
1
作者
杜启亮
黎浩正
田联房
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第9期2610-2616,共7页
基金
广州市产学研项目(201604010114)
广东省前沿与关键技术创新专项资金资助项目(2016B090912001)
广州市科信局国际合作项目(2012J5100001)~~
文摘
针对传统视频监控方法无法对密集前景目标进行准确分割的问题,提出一种基于Adaboost和码本模型的多目标视频监控方法。首先,通过训练得到Adaboost人头分类器,利用码本算法为垂直拍摄的手扶电梯出入口图像建立背景模型,提取前景图像对其进行人头检测和跟踪;之后,剔除行人目标得到物件目标,对物件目标进行跟踪;最后,根据行人和物件的运动特征进行监控。对12段出入口视频序列的实验结果表明,监控方法能够准确稳定地跟踪行人和物件,完成逆行检测、客流统计、行人拥堵和物件滞留等监控任务,处理速度达到36帧/秒,目标跟踪准确率达到94%以上,行为监控准确率达到95.8%,满足智能视频监控系统鲁棒性、实时性和准确性的要求。
关键词
ADABOOST
背景建模
视频监控
人头检测
多目标跟踪
Keywords
Adaboost background modeling video monitoring head detection multi-target tracking
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Adaboost和码本模型的手扶电梯出入口视频监控方法
杜启亮
黎浩正
田联房
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017
6
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