城市量化研究中视频人流统计分析

• 作者: 何小海 卿粼波 曹诚 韩龙玫
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 城市量化研究 深度学习 目标跟踪
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 系统建设
• 页码范围: 88-93
• 页数: 6页
• 字数: 3541字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.6307

摘要

在现代城市规划研究中, 聚焦人的信息的深度分析至关重要. 采用有效的视频分析技术处理和分析监控视频可以极大地扩充行人信息的基础数据, 对城市量化研究具有重大意义. 该研究方法通过拍摄一段时期同一街道视频进行相应的处理. 采用基于前向传播卷积神经网络模型的深度学习方式检测视频中指定监测区域的行人. 为确保行人信息的准确性, 故对检测到的行人进行跟踪处理, 同时添加跟踪目标丢失判断及相应处理. 最后量化行人数量、运动方向、滞留时间以及运动速度等信息数据, 进行相应的数据分析. 实验结果表明该研究方法能有效的实现量化行人信息数据, 为城市定量化研究提供准确有效的数据支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	卿粼波	四川大学电子信息学院	181	565	11.0	15.0
3	韩龙玫		7	16	3.0	4.0
4	曹诚	四川大学电子信息学院	1	0	0.0	0.0