本文提出了一种估计行人数量的方法。 提议的计数框架通过使用混合功能和极限学习机（ELM）结合了两种主要的行人计数策略-直接方法和间接方法。 ELM用于将混合要素映射到行人数量。 混合特征由整体低级特征和矩形局部二进制模式（rLBP）特征组成，rLBP特征是旨在描述显式行人检测矩形的统计和结构信息的新特征。 通过混合特征，我们的算法使用了直接方法（rLBP特征）和间接方法（低级特征）的信息，因此我们可以充分利用两种计数策略。 通过使用Dollar等人在论文“西部最快的行人检测器”（FPDW）中描述