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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
频域基于灰度共生矩阵的人群密度估计   总被引:1,自引:0,他引:1  
人群密度估计对于大型公共设施的设计和人群的安全十分重要.本文提出了一种基于二维快速傅立叶变换和灰度共生矩阵的人群密度特征提取方法.主要思想是依据不同密度的人群图像在其频谱图上的不同,将频谱图视为纹理图像,利用纹理分析的方法提取能够表现这些不同的纹理特征.进而利用Adaboost实现人群密度级别的分类.实验结果表明本文提出的方法在具有不逊于其他算法的准确率的情况下,计算速度明显提高.  相似文献   

2.
基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值. 由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡等干扰因素的制约, 基于底层特征的传统计数方法准确率较低. 本文提出一种基于序的空间金字塔池化(Rank-based spatial pyramid pooling, RSPP)网络的人群计数方法. 该方法将原图像分成多个具有相同透视范围的子区域并在各个子区域分别取不同尺度的子图像块, 采用基于序的空间金字塔池化网络估计子图像块人数, 然后相加所有子图像块人数得出原图像人数. 提出的图像分块方法有效地消除了摄像机透视效果和人群密度分布不均匀对计数的影响. 提出的基于序的空间金字塔池化不仅能够处理多种尺度的子图像块, 而且解决了传统池化方法易损失大量重要信息和易过拟合的问题. 实验结果表明, 本文方法相比于传统方法具有准确率高和鲁棒性好的优点.  相似文献   

3.
人群密度估计对于公共安全管理至关重要。针对视频监控系统下的人群密度估计问题,提出了一种基于改进混合高斯模型和像素统计的人群密度估计方法。通过计算图像的均值和偏差均值,提取高斯模型特征,在恒定的模型更新速率指导下,重建混合高斯背景图,从而获取人群二值图,最后,利用像素统计的方法实现人群密度快速估计。实验结果表明,较传统方法,该方法可以更准确有效地估计人群密度。  相似文献   

4.
为了实时监控重要场所的人群密度、采取有效措施疏散高密度人群,避免人群密度过大而引发事故,造成生命和财产的损失,提出了一种基于完全局部二值模式的人群密度估计方法.该方法提取人群图像的3种局部纹理特征,建立了3-D联合直方图统计模型,用卡方距离最近邻方法对人群密度级别进行分类,实现了特定场景下人群密度的监测.对比实验结果表明了该方法能兼顾任意密度级别人群图像的分类,不仅准确率高,而且实时性好,同时对场景背景具有较强的鲁棒性.  相似文献   

5.
针对人群密度在二维图像中随图像视角变化呈现较大差异、特征空间多尺度信息丢失等问题,提出一种多维视角多元信息融合(MDPMIF)的人群密度估计方法.首先,由“上-左-右-下”的方向对视角变化进行信息编码,通过递进聚合方式捕获深层次全局上下文信息,同步提取多维度视角的尺度关系特征;然后,设计联合学习策略获取全局尺度关系特征,并将全局上下文表达、全局尺度关系特征集成,得到更全面的视角变换描述;最后,采用语义嵌入方式实现高、低阶特征相互补充,增强输出密度图的质量.同时,真实场景下的人群聚集模式存在差异,单纯密度图方法易对图像中的低聚集部分造成人群计数高估,基于此,提出一种高低密度多维视角多元信息融合人群计数网络.设计高低密度区分策略对MDPMIF输出进行高低密度区域自适应划分,高密区域保持MDPMIF网络估计结果,低密区域采用检测方法实现人群计数修正,提高模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出方法的性能优于对比方法.  相似文献   

6.
针对地铁视频监控一直缺乏一种有效的人群密度分类器的问题,提出了基于人群密度估计算法—Fast SqueezeNet的人群密度分类器,用于在地铁嵌入式计算平台有限的硬件资源限制下,实现对地铁车厢内人群的密度估计.该算法基于轻型卷积神经网络SqueezeNet,结合权值稀疏化和结构稀疏化方法,具有如下3点优势:1)以原始图像作为输入,并在处理的过程中自动提取纹理特征用于拥挤人群密度的估计;2)SqueezeNet经过权值稀疏化后,具有更少的模型参数,可以灵活的布置在安谋(ARM)等具有有限硬件资源的嵌入式平台上;3)结构稀疏化方法使得SqueezeNet具有更快的前向预测速度,提高其在地铁嵌入式平台上的图像处理效率.在3个人群密度数据集PETS_2009,Mall和ShangHai metro上,采用Fast SqueezeNet算法的三分类人群密度分类器,与基于卷积神经网络和单纯的权值稀疏化SqueezeNet网络的分类器进行对比实验研究,结果表明:在预测准确率、参数规模和运行时间3个维度上,基于Fast SqueezeNet的分类器均表现出了较好的性能,有效地克服了地铁车厢拥挤人群中存在的高密度、高耦合、透视变形等图像识别难题对估计结果的影响.最后,在ARM嵌入式平台上的实验表明基于Fast SqueezeNet的分类器可以在有限的硬件资源下,快速准确的得到预测结果,满足高速运行的地铁列车日常使用需求.  相似文献   

7.
我们提出了从立体图像基于射影不变量恢复深度的方法。方法的基础思想是对于立体图像利用密度段元素,引入了两个射影不变量来恢复密度段的深度信息。从这两个不变量,我们能推导立体图像中匹配的密度段对应该满足的关系。利用这个关系,密度段之间的匹配运算很容易实现。这个方法能直接地从输入图像中得到密集的和准确的深度,对于扭曲图像是鲁棒的。  相似文献   

8.
基于模糊神经网络的大场景人群密度估计方法 *   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种估计大场景下密集人群密度的方法。该方法根据人类视觉的模糊性原理,认为用模糊集来划分人群密度范围比用确定的方法更符合人眼视知觉的认知方式,利用统计的方法确定灰度共生矩阵各指标对于各个密度类别的隶属函数;设计基于误差反向传播训练算法(BP)的模糊神经网络,计算样本模式对于各个密度类别的隶属度,并根据人群密度变化的时域连续性原理对人群密度范围进行合理估计。实验表明该方法提高了估计精度。  相似文献   

9.
我们提出了从立体图像基于射影不变量恢复深度的方法.方法的基础思想是对于立体图像利用密度段元素,引入了两个射影不变量来恢复密度段的深度信息.从这两个不变量,我们能推导立体图像中匹配的密度段对应该满足的关系.利用这个关系,密度段之间的匹配运算很容易实现.这个方法能直接地从输入图像中得到密集的和准确的深度,对于扭曲图像是鲁棒的.  相似文献   

10.
人群密度自动估计作为人群控制和管理的方法,是当前视频监控中的一个重要研究领域。现有的方法通过提取复杂的特征来进行人群密度估计,由于人群遮挡、透视效果和环境复杂等条件限制,难以满足实际应用中的需求,而深度卷积神经网络在特征学习上具有较强的能力。提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolution Neural Network)的方法来进行自然场景下人群密度估计。首先,为了消除摄像机透视效果,以图像中行人身高作为尺度基准,将图像分成多个子图像块。其次,设计一种新的深度卷积神经网络结构,利用多种不同的卷积核提取人群图像的深层次特征进行人群密度估计。实验结果证明该方法在自然场景下人群密度估计具有良好的稳定性和鲁棒性。  相似文献   

11.
以局部区域为分析对象,结合人群密度估计和区域分割技术,实现了一种捕捉人群聚集点的方法.该方法首先通过纹理分析提取局部区域的人群密度特征,然后利用神经网络分类其为不同密度级别,最后用区域增长法分割高人群密度区,即人群聚集点.  相似文献   

12.
This paper proposes a new method to estimate the crowd density based on the combination of higher-order singular value decomposition (HOSVD) and support vector machine (SVM). We first construct a higher-order tensor with all the images in the training set, and apply HOSVD to obtain a small set of orthonormal basis tensors that can span the principal subspace for all the training images. The coordinate, which best describes an image under this set of orthonormal basis tensors, is computed as the density character vector. Furthermore, a multi-class SVM classifier is designed to classify the extracted density character vectors into different density levels. Compared with traditional methods, we can make significant improvements to crowd density estimation. The experimental results show that the accuracy of our method achieves 96.33%, in which the misclassified images are all concentrated in their neighboring categories.  相似文献   

13.
14.
针对传统实时人群密度估计方法存在误差大、分类效果不佳等缺陷,提出了基于 卷积神经网络的实时人群密度估计方法。通过对比4 种常见网络结构:AlexNet、VGGNet、 GoogLeNet 和ResNet 的准确度与实时性,选择综合性较好的GoogLeNet 作为人群密度估计的 模型,利用关键帧截取技术实现人群密度的实时估计并简要分析人群密度特征图。最后用实例 验证了该方法的实时性与准确度,证明了其可行性。  相似文献   

15.
论文中提出了将计算机双目视觉技术应用于人群密度估计方法:首先根据目标在两个摄像平面上的视差的平均值,计算出该位置的矫正参数,然后根据目标在不同位置的矫正参数,拟合出矫正函数。以前景像素、前景边缘像素等图像特征作为人群密度估计的特征,应用矫正参数进行矫正。实验证明,相对于现有方法,该方法可以消除射影畸形的影响,大大提高特征的有效性,从而提高人群密度估计的准确性。  相似文献   

16.
人数统计与人群密度估计是人群分析中的重要分支,也是视频监控所关注的重要信息之一。尽管近几十年来该领域取得了一些重要进展,但仍存在一些具有挑战性的问题。综述了基于计算机视觉的人数统计与人群密度估计方法的研究现状以及发展动态。首先,介绍了人数统计与人群密度估计技术的发展背景及应用方向。其次,总结了近年来提出的比较重要的方法,从机器学习的角度,将其分为浅层学习的方法和深度学习的方法;而从学习到的模型角度又可将其分为直接的方法(即基于检测的方法)和间接的方法(如基于像素的方法、基于纹理的方法以及基于角点的方法)。详细介绍了近二十年来基于浅层学习的方法,并对近些年来基于深度学习的人数统计与人群密度估计技术做了一个简要的总结。然后,对人数统计及人群密度估计方法性能评估技术进行简介,并提供了几个用于人数统计与人群密度估计的测试与评估数据集。最后,总结了该领域存在的技术挑战并对未来的研究方向进行了展望。  相似文献   

17.
一种基于图像处理的人群密度估计方法   总被引:2,自引:2,他引:0  
公共场景监控下的人群密度估计是公共安全管理中的一个重要内容,因此,对基于图像处理的智能化人群密度估计方法进行了研究。结合使用像素统计和纹理分析的方法,从定性和定量两个方面确定了人群人数和人群密度等级。针对大场景的人群密度监控情况,提出了根据实际场景在图像中的比例将大场景分成所需的小区域,然后对每个子区域进行人群密度估计,从而完成全场景的人群密度估计。实验结果表明这种方法简单、有效、实用,便于在实际中的应用,为机场、地铁、车站等公共场所的预警系统提供有力的帮助。  相似文献   

18.
为了提升人群图像的计数精度,设计一种多层级多任务深度卷积网络。多层级神经网络由卷积和上采样的组合方式构成,该网络的优点在于结合浅层网络提取的细节信息和深层网络提取的高阶语义信息。在此基础上,使用多任务学习的方法提升网络性能,多任务学习分为两个部分:人群密度估计任务和人群密度等级分类任务。网络的高分辨率层与人群密度估计任务相连,网络的深层与人群密度等级分类任务相连。将两个任务的损失融合并构成新的损失函数。实验在人群计数公共数据集ShanghaiTech、WorldExpo’10和UCF_CC_50上进行,实验结果表明,该网络在人群计数上具有较好的准确率和鲁棒性。  相似文献   

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