基于PCA和多元统计回归的人群人数统计方法

针对人群人数统计中分割特征与纹理特征相分离以及回归模型精度提高的问题,提出一种基于PCA和多元统计回归相结合的人群人数统计方法。通过PCA对提取到的人群前景分割特征和纹理特征进行降维处理;建立多元线性回归模型,以确定特征量和人群人数之间关系的趋势方向;通过回归出的趋势方向,对高斯过程回归模型进行修正。实验结果表明该方法更适合进行大规模人群人数统计。

融合像素与纹理特征的人群人数统计方法研究

公共场景监控下的人群人数统计是公共安全管理中的一个重要内容。针对复杂场景监控的情况,本文提出一种融合像素与纹理特征的人群人数统计方法。首先,通过改进的视觉背景提取方法得到高精度的前景目标;然后,提取ROI区域前景像素统计特征与纹理特征并引入阈值判别机制;最后,对阈值上下的图像分别采用基于纹理特征的回归算法和基于像素统计特征的线性拟合算法来得到人群人数。实验结果表明,本文方法相较于传统算法,可以适应于不同密度场景下的人群人数统计,且计算简单,统计精度高。

视频监控中人群流量和密度估计算法分析

对视频监控领域的群体分析技术进行了研究,包括基于像素统计和纹理分析方法的人群密度估计算法和基于分割和统计回归的在景人数统计的算法。这些算法在不同的背景下各具优点,但在实际应用中仍存在许多缺陷,需要进行改良和提升。最后,预测了对群体分析技术的发展趋势。