基于改进混合高斯模型的人群密度估计研究

• 作者: 安曦宁
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 人群密度估计 混合高斯模型 灰度共生矩阵 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 所属期刊栏目: 图像·编码与软件
• 页码范围: 180-183
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3242字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.05.049

摘要

针对视频监控中人群密度估计的不足,提出一种基于改进混合高斯模型和灰度共生矩阵的人群密度估计方法.在背景建模的初始阶段运用差分法分割出运动区域,将不同的更新率赋予已经划分好的背景区域和运动区域,从而克服漏检和误检.并使用基于灰度共生矩阵的纹理方法提取人群密度特征,进而使用支持向量机实现人群密度分类.实验结果表明,该方法提高了视频监控中人群密度估计的准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	安曦宁	兰州交通大学电子与信息工程学院	1	6	1.0	1.0