[發(fā)明專利]一種基于雙區(qū)域?qū)W習的地鐵站場景行人計數(shù)實現(xiàn)方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 201610015229.1 | 申請日： | 2016-01-11 |
| 公開（公告）號： | CN105678268B | 公開（公告）日： | 2020-06-30 |
| 發(fā)明（設計）人： | 何高奇;袁玉波;陳琪;江東旭;阮丹薇 | 申請（專利權）人： | 華東理工大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06T7/11 |
| 代理公司： | 暫無信息 | 代理人： | 暫無信息 |
| 地址： | 200237 *** | 國省代碼： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 基于 區(qū)域 學習 地鐵 場景 行人 計數(shù) 實現(xiàn) 方法 | ||
1.一種基于雙區(qū)域?qū)W習的地鐵站場景行人計數(shù)方法，其特征在于對地鐵站監(jiān)控視頻進行行人計數(shù)時進行以下步驟：
步驟1，輸入監(jiān)控視頻畫面集；
步驟2，將監(jiān)控視頻畫面分為訓練圖像集VT和測試圖像集VS，分別計算訓練圖集圖片數(shù)量t和測試圖像集圖片數(shù)量s；
步驟3，使用ACF行人檢測方法檢測每張訓練圖集中圖片內(nèi)的行人，并計算有效區(qū)域高度hi；
步驟4，記錄每張訓練圖集中圖片內(nèi)行人在不同高度線上出現(xiàn)的次數(shù)ki并且在公式(1)中計算出現(xiàn)的概率；
步驟5，基于步驟3和步驟4的結果通過公式(2)確定此場景的區(qū)域劃分線高度；
步驟6，將所有圖片通過區(qū)域劃分線劃分為兩個區(qū)域：近視角區(qū)域和遠視角區(qū)域
步驟7，在近視角區(qū)域中提取行人個體特征
步驟8，在遠視角區(qū)域中提取全局圖片特征其中角點特征使用Harris角點檢測方法，前景區(qū)域特征使用multiple cues方法進行提取，紋理特征使用灰度共生矩陣進行數(shù)值化描述；
步驟9，使用ACF行人檢測方法，基于步驟7中提取的行人個體特征，檢測近視角區(qū)域中的行人，并計算獲得此區(qū)域行人數(shù)量c＝A(x1)；
步驟10，使用訓練圖集中提取的全景圖片特征訓練基于ELM和高斯過程回歸模型的遠視角行人數(shù)量估計方程(3)；
εg(xi2)＝int(K(xi2,XG)(K(XG,XG)+a32I)-1(ng-nS)) (3)
步驟11，將測試圖像集的近視角區(qū)域行人個體特征x1和遠視角區(qū)域全局圖片特征x2通過公式(4)來計算測試圖像中行人的數(shù)量；
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