复杂场景中的全景密度估计方法

摘要：

为了克服传统密度估计方法受限于算法配置工作量高、高等级密度样本数量有限等因素无法大规模应用的缺点,提出一种基于监控视频的全景密度估计方法.首先,通过自动构建场景的权重图消除成像过程中射影畸变造成的影响,该过程针对不同的场景自动鲁棒地学习出对应的权值图,从而有效降低算法配置工作量;其次,利用仿真模拟方法通过低密度等级样本构建大量高密度等级样本;最后,提取训练样本的面积、周长等特征用于训练支持向量回归机(SVR)来预测每个场景的密度等级.在测试过程中,还通过二维图像与全景地理信息系统(GIS)地图的映射,实时展示全景密度分布情况.在北京北站广场地区的深度应用结果表明,所提全景密度估计方法可以准确、快速、有效地估计复杂场景中人群密度动态变化.

关键词：全景监控、人群密度估计、灰度共生矩阵、支持向量回归、智能视觉监控

所属期刊栏目：34

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：公安部重点研究计划项目201202ZDYJ014;北京市科技新星计划项目Z131101000413083;北京市科技计划项目Z131100005313004

在线出版日期：2014-07-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1715-1718,1723