基于AdaBoost和帧间特征的人数统计

视频监控中出入口人数统计的难点在于人流密集时对每个人体的准确分割。通过学习的方法得到人头检测的分类器,并在垂直拍摄图像中提取人头候选区域,以分离相互靠近的人体目标,进而根据人头的运动特征剔除静止误检区域,根据误检目标检测频率低及其响应位置不连续的特征剔除动态误检区域。最后提出一种简易可行的过线跟踪方案以完成计数。实验中对各种复杂情况的过线视频进行测试,正确率能够达到95%以上。与传统方法相比,本文方法解决了多人过线或搬货物过线时传统方法难以准确完成的行人分割和计数,更适于实际情况的人数统计。