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摘要:
随着公共活动在规模和数量上的不断增长,人群的密度估计已成为人群监控安全领域的重要问题.采用基于纹理特征的估计方法,并针对常规相机在人群监控领域的局限性,采用鱼眼镜头对人群进行监控,通过对鱼眼图像进行了预处理、划分图像ROI区域等操作,进而提取基于图像纹理的9维特征向量,再利用SVM分类器,解析人群图像的密度等级信息.通过对比实验验证,该算法人群密度分类准确率明显高于仅使用灰度共生矩阵参数的分类结果,可见,基于鱼眼视频图像的人群密度估计方法是有效的,且适用于人群安全监控领域.
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文献信息
篇名 基于鱼眼视频图像的人群密度估计算法的研究
来源期刊 电子器件 学科 工学
关键词 鱼眼视频图像 人群密度估计 纹理特征分析 支持向量机分类器
年,卷(期) 2020,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 646-651
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 5711字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1005-9490.2020.03.032
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 赵力 东南大学信息科学工程学院 308 3093 27.0 44.0
2 杨前华 南京信息职业技术学院通信学院 28 48 3.0 5.0
3 李尤 东南大学信息科学工程学院 3 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
鱼眼视频图像
人群密度估计
纹理特征分析
支持向量机分类器
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
电子器件
双月刊
1005-9490
32-1416/TN
大16开
南京市四牌楼2号
1978
chi
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