基于多层自适应聚类模型的密集人群分群检测算法

• 作者: 赵倩 邵洁
• 来源期刊: 上海电力学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 密集人群 分群检测 自适应聚类 多层聚类模型
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 图像技术
• 页码范围: 91-96
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3693字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4729.2017.01.020

摘要

针对存在更复杂运动模式的无序运动人群密集场景,提出了一种基于多层自适应聚类模型的分群检测算法.以基于高斯混合模型的背景去除算法和自适应初始化聚类算法为核心,通过建立多层自适应聚类模型实现密集人群的分群检测.实验数据库选用了大量真实室内外密集人群运动场景视频,并通过大量对比实验验证了算法的有效性、可靠性和优越性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵倩	上海电力学院电子与信息工程学院	25	76	4.0	8.0
2	邵洁	上海电力学院电子与信息工程学院	22	39	4.0	5.0