论文部分内容阅读
视频监控中出入口人数统计的难点在于人流密集时对每个人体的准确分割。针对此问题,本文通过学习的方法得到人头检测的分类器,并在垂直拍摄图像中提取人头候选区域,以分离相互靠近的人体目标。进而根据人头的运动特征剔除静止误检区域,根据误检目标检测频率低及其响应位置不连续的特征剔除动态误检区域。最后提出一种简易可行的过线跟踪方案以完成计数。实验中对双向同时过线,搬货物过线和光照发生变化时过线的视频进行测试,正确率能够达到95%以上。