基于头部图像特征的人流计数方法

• 作者: 张永芳 渠燕红 王小鹏 马鹏
• 来源期刊: 铁道学报
• 学科: 工学
• 关键词: 人数统计 感兴趣区域 RHT变换 Kalman滤波
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 铁道通信信号、信息化
• 页码范围: 78-83
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4736字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-8360.2019.02.011

摘要

为提高视频人流智能计数的实时性和准确性,提出一种基于头部图像特征的人流计数方法.根据混合高斯算法检测前景,提取感兴趣的人流区域和相应的边缘;利用基于边缘分类和梯度信息的RHT圆变换识别头部区域,并选取头部面积与头发颜色作为筛选模型参量对头部进行筛选;利用基于Kalman的滤波预测完成跟踪和计数,并将跟踪目标参数反馈给筛选模型,实现更新.实验结果表明,该方法能够有效消除类圆的非头部干扰,提高计数的速度和准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王小鹏	兰州交通大学电子与信息工程学院	119	812	15.0	22.0
2	渠燕红	兰州交通大学电子与信息工程学院	4	15	2.0	3.0
3	张永芳	兰州交通大学电子与信息工程学院	6	14	3.0	3.0
4	马鹏	兰州交通大学电子与信息工程学院	6	19	3.0	4.0