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资源分类
搜索资源列表
人群密度检测相关论文
基于视频的人群密度检测估计的相关论文,总共有21篇。
所属分类:
专业指导
发布日期:2011-06-22
文件大小:18874368
提供者:
legion_81
基于视频的人群密度估计研究
本文研究了基于视频和图象处理的智能化人群密度估计的方法。首先介绍 了人群密度检测的国内外发展现状及其基本理论。通过分析可知,基于像素统 计的密度估计方法较为简单,但是当人群密度较高、人群遮挡严重时误差较大; 使用纹理分析的方法可以充分利用图像的纹理信息,但是算法复杂度较高。
所属分类:
C++
发布日期:2012-02-03
文件大小:3145728
提供者:
xuwenwu206
场景监控中的人群密度估计
算法功能:建立图像特征和图像人数的数学关系 算法输入:训练样本图像1,2…K 算法输出:模型估计参数 ,参考图像 算法流程:1)对训练样本图像进行分块处理(算法1.1); 2)通过算法1.2,计算训练样本各个对应分块的ALBP特征归一化,再用K-means算法(可使用opencv等算法库实现,不再描述其算法),将图像块分成k(k<K)类,获取k(k<K)个聚类中心,即为参考图像; 3)对分块的图像进行与参考图像进行匹配。使用算法1.2求取ALBP特征,并求取其相似度 ,将相似性集合
所属分类:
交通
发布日期:2014-08-25
文件大小:5242880
提供者:
xuyunhe
人群密度估计
面向人群监管的智能视频场景理解技术研究
所属分类:
Dell
发布日期:2016-03-19
文件大小:28311552
提供者:
daihuadong
基于视频图像的人群密度估计研
基于视频图像的人群密度估计研
所属分类:
SUN
发布日期:2016-03-19
文件大小:4194304
提供者:
daihuadong
UCF_50 人群密度估计数据集
这里面是UCF的人群密度数据集,适合做人群密度估计这方面的算法研究
所属分类:
机器学习
发布日期:2017-12-02
文件大小:8388608
提供者:
zjl2013
shanghaitech数据集
shanghai数据集用于行人密度识别、适用于MCNN人群密度估计
所属分类:
机器学习
发布日期:2019-03-31
文件大小:174063616
提供者:
weixin_41143397
人群密度估计论文,使用LBP
Advanced Local Binary Pattern Descr iptors for Crowd Estimation
所属分类:
其它
发布日期:2010-05-20
文件大小:369664
提供者:
shuibinger
MATLAB图像考勤[摄像头,GUI].zip
一、课题名称:基于MATLAB的实时摄像头考勤系统 二、课题介绍:该课题为实时监控,调用笔记本摄像头,可以计算从左到右的人数,从右到左的人数,从而实现教室人数统计,考勤,人群密度估计等。带gui界面。
所属分类:
专业指导
发布日期:2021-03-17
文件大小:411648
提供者:
Threexiu
人群异常状态检测的图分析方法
提出一种图分析方法用于动态人群场景异常状态检测.使用自适应Mean shift算法对场景速度场进行非参数概率密度估计聚类,聚类结果构成以聚类中心为顶点、各聚类中心之间距离为边权重的无向图.通过分析图顶点的空间分布及边权重矩阵动态系统的预测值与观测值之间的离散程度,对动态场景中的异常事件进行检测和定位.使用多个典型动态场景视频数据库进行对比实验,结果表明图分析方法适应性强、可有效监控动态人群场景中的异常状态.
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:3145728
提供者:
weixin_38630853
在人群密度估计中要注意深度特征融合
在人群密度估计中要注意深度特征融合
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-15
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38657376
基于人群密度估计和Lucas-Kanade光流的行人计数
基于人群密度估计和Lucas-Kanade光流的行人计数
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-10
文件大小:994304
提供者:
weixin_38709312
融合人群密度图和视觉对象跟踪器以在人群场景中进行人跟踪
近年来,尽管视觉跟踪已大大改善,但是由于严重的遮挡,高人群密度和明显的外观变化,人群场景对于人们跟踪仍然特别具有挑战性。 为了解决这些挑战,我们首先设计了一个稀疏核相关滤波器(S-KCF),以抑制由遮挡和照明变化引起的目标响应变化,以及由于类似干扰物体导致的虚假响应。 然后,我们提出一个人员跟踪框架,该框架使用卷积神经网络(CNN)将S-KCF响应图与估计的人群密度图融合在一起,从而生成精炼的响应图。 为了训练融合CNN,我们提出了两阶段策略来逐步优化参数。 第一阶段是在批处理模式下训练初步模型
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-09
文件大小:2097152
提供者:
weixin_38569166
基于序的空间金字塔池化网络的人群计数方法
视频中的人群计数在智能监控领域具有重要价值 . 由于摄像机透视效果、图像背景、人群密度分布不均匀和行人遮挡.等干扰因素的制约 , 基于底层特征的传统计数方法准确率较低 . 本文提出一种基于序的空间金字塔池化 (Rank-based spatial.pyramid pooling, RSPP) 网络的人群计数方法 . 该方法将原图像分成多个具有相同透视范围的子区域并在各个子区域分别取.不同尺度的子图像块 , 采用基于序的空间金字塔池化网络估计子图像块人数 , 然后相加所有子图像块人数得出原图像人数
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-07
文件大小:549888
提供者:
weixin_38546308
图像考勤[摄像头,GUI].zip
一、课题名称:基于MATLAB的实时摄像头考勤系统 二、课题介绍:该课题为实时监控,调用笔记本摄像头,可以计算从左到右的人数,从右到左的人数,从而实现教室人数统计,考勤,人群密度估计等。带gui界面。
所属分类:
专业指导
发布日期:2021-03-07
文件大小:84992
提供者:
Q1321814823
改进的基于卷积神经网络的人数估计方法
估算监控场景中的人数是安防监控的重要任务之一, 当人群密集、行人之间存在遮挡时, 人数估计较困难。因此, 针对密集场景下的人数估计问题, 提出了一种改进的基于卷积神经网络的人数估计方法。为了改善摄像透视畸变带来的影响, 分别利用深层网络和浅层网络提取人群特征, 深层和浅层网络分别设计了不同核大小的卷积层, 并将提取到的特征通过一个具备多尺度提取能力的结构进行融合。实验结果表明, 改进后的网络模型所获取的人群密度图更加贴近原场景信息, 人数估计结果也更加精确。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-22
文件大小:6291456
提供者:
weixin_38577200
很棒的人群本地化:很棒的人群本地化-源码
很棒的人群本地化 很棒的人群本地化 内容 杂项 相对任务 人群分析 密集/小型/微小物体检测 挑战 NWPU人群本地化: 第一次微小物体检测挑战: 指标 RAZNet中的mAP, (即COCO中的关键点评估:固定的sigma) F1-m,精度,召回率(比例感知sigma) MLE(距离度量) 数据集 NWPU人群(点,框) JHU-CROWD(点,大小) FDST(点,框) 文件 Arxiv 利用卷积神经网络对高密度物体进行计数和定位[] [IIM]学习独立实例图以进行人群本地化[]
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-18
文件大小:3072
提供者:
weixin_42099633
Gabor滤波结合LS-SVM的人群密度估计算法设计
针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题,提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机(LS-SVM)的人群密度估计算法。首先,设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后,通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后,采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系,完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示,提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度,证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-13
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38524472
基于卷积神经网络的密集场景人流估计方案
人流密度估计作为一种有效的人群监测、控制和行为理解方法,得到了广泛的应用和研究。但传统估计方法使用的手工特征提取图像特征单一、准确度较低,容易造成密集场景人流估计不准确。为此,文中提出了一种基于深度的卷积神经网络(CNN)人群密度估计方法,利用典型的深层网络Googlenet 和VGGnet进行了方法改进。通过采用一个包括18个拥挤景区密集场景、超过160 K密度的注释图像数据集进行的实验测试结果表明,该方法的平均准确率为92.46%,与GLCM-SVM方法进行对比的结果也充分证明了该方法的优越
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38747906
基于通道域注意力机制的人群密度估计算法研究
人群密度估计对于人流监控与人群安全具有重要意义。针对现有算法主要通过不同尺度感受野来学习特征,而无法高效利用多尺度特征的问题,文中设计了一个基于通道域注意力机制的特征融合模块。该模块可以在训练模型时学习特征融合的分布情况,以高效利用多尺度特征。此外,为解决人群数据集的样本有限问题,文中采用了多规模数据增广来训练模型。将新模型在Shanghaitech数据集上进行测试,并在陕西省某旅游景区人群计数数据集上进行验证。实验结果显示,基于通道域注意力机制的人群密度估计算法在MAE与MSE上均优于MCNN
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38746926
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