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摘要:
针对公交车上乘客相互遮挡及光照变化明显的问题,提出一种基于头肩部边缘特征和局部不变特征的人体检测及跟踪算法.首先对待检测图像进行自适应阈值背景差分,实现乘客目标分割;然后用样本的梯度方向直方图(HOG)特征训练支持向量机(SVM)基础分类器,结合自适应增强(AdaBoost)算法提炼出最终的强分类器,对前景图像进行扫描实现乘客目标检测;最后提取目标区域和当前搜索区域的快速鲁棒性特征(SURF),通过特征点匹配实现秉客目标跟踪.实验表明,在乘客相互遮挡及光照变化明显的情况下,该算法仍具有高于80%的检测率和跟踪率,且满足系统实时性的要求,可用于客流计数.
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文献信息
篇名 基于车载视频监控的乘客检测及跟踪算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 检测跟踪 车载视频监控 客流计数 头肩部 梯度方向直方图特征 快速鲁棒性特征
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 虚拟现实与数字媒体
研究方向 页码范围 3521-3525
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 5427字 语种 中文
DOI 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.12.3521
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 金志刚 天津大学电子信息工程学院 187 1023 14.0 23.0
2 谢璐 天津大学电子信息工程学院 2 12 2.0 2.0
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研究主题发展历程
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检测跟踪
车载视频监控
客流计数
头肩部
梯度方向直方图特征
快速鲁棒性特征
研究起点
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研究分支
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计算机应用
月刊
1001-9081
51-1307/TP
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