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摘要:
在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高.针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计.该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计.实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度.
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文献信息
篇名 基于卷积神经网络的人流量统计
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 人流量统计 卷积神经网络(CNN) Adaboost 迁移学习 航迹关联
年,卷(期) 2017,(2) 所属期刊栏目 计算机与自动化
研究方向 页码范围 265-271
页数 7页 分类号 TP391|TN911
字数 5400字 语种 中文
DOI 10.3979/j.issn.1673-825X.2017.02.019
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 程华 5 28 3.0 5.0
2 高陈强 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 19 110 6.0 10.0
3 张雅俊 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 1 15 1.0 1.0
4 李佩 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 3 32 3.0 3.0
5 刘江 重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室 1 15 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
人流量统计
卷积神经网络(CNN)
Adaboost
迁移学习
航迹关联
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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