高密度情況下的人數(shù)統(tǒng)計有其重要的社會意義和市場價值。利用ROI (Region of Interest)區(qū)域內(nèi)的人數(shù)統(tǒng)計信息：管理人員可以合理調(diào)度人力和物力,優(yōu)化資源的配置；對于一些廣場、通道等公共場合,人數(shù)統(tǒng)計的結(jié)果對一系列社會治安問題能起到很好的預警作用。因此,該課題成為國內(nèi)外很多視頻分析和智能視頻監(jiān)控領域的工作重點。 傳統(tǒng)的人群計數(shù)方法通過精確定位、跟蹤每個行人后實現(xiàn)計數(shù)的目的,適用于視頻清晰度高以及人流量不大的情況,但對人群密度較高及視場開闊的環(huán)境并不適用。本文主要針對高密度及視場開闊情況下的人群計數(shù)問題進行研究,通過對該問題的國內(nèi)外研究趨勢及相關方法的比較分析,提出一種基于SURF特征的高密度人群計數(shù)方法,并以該方法為基礎設計實現(xiàn)了高密度人群計數(shù)的原型系統(tǒng)。其創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在： (1)通過塊匹配技術,實現(xiàn)運動人群特征點的快速提取。在此基礎上,提出一種新的MST-DBSCAN聚類算法：通過引入最小生成樹的概念以改進傳統(tǒng)的基于密度的DBSCAN聚類算法,使其最小搜索域自適應聚類數(shù)據(jù)的分布,實現(xiàn)運動人群特征點在空間上的合理聚類。 (2)在人群特征向量的構(gòu)建過程中,將特征點的數(shù)量作為運動人群的主要表征的同時,考慮透視現(xiàn)象,將人群與攝像機之間的距離對其特征點數(shù)的影響加入考慮,以適應視場開闊情況下的高密度人群計數(shù)問題。

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