基于颜色特征的人流量实时检测方法

• 作者: 徐小龙 王营冠 胡珂立 谷宇章
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 人流量实时检测 人头识别 目标跟踪 颜色空间 混合高斯模型
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 所属期刊栏目: 测试?测量?自动化
• 页码范围: 92-97
• 页数: 6页
• 分类号: TN911-34|TP391
• 语种: 中文

摘要

为改善视频监控中人流量检测的准确性问题，提出一种利用头发颜色特征的人流量跟踪检测方法。该方法对输入图像同时做如下两个操作：基于头发颜色特征的二值化和基于混合高斯模型的前景提取。对这两者合并后的结果做特征判别就可以得到人头区域。以人头区域为目标进行跟踪，分析运动轨迹特征后可以判断行人的进出方向及数目。实验表明该方法在双向行走、行人密集及背景干扰条件下均有很高的正确率。并且，每帧图像平均处理时间只需20 ms，完全可以满足实时处理的要求。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王营冠	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	71	470	10.0	18.0
2	徐小龙	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	50	607	11.0	23.0
3	谷宇章	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	7	26	3.0	5.0
4	胡珂立	中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感器网络与通信重点实验室	3	20	2.0	3.0