本文關(guān)鍵詞： 混合高斯背景建模 人群密度估計(jì) 小波包 分形維數(shù)　出處：《中國(guó)科技論文》2017年17期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了更好地解決中高密度環(huán)境下人群密度估計(jì)問題,提出了基于小波包和分形法的人群密度等級(jí)分類算法。區(qū)別于單一的分形維數(shù)表征方法,利用小波包分解后子圖的分形維數(shù)和原圖分形維數(shù)共同表征目標(biāo)人群紋理,最后通過支持向量機(jī)實(shí)現(xiàn)分類。以查全率和查準(zhǔn)率2個(gè)指標(biāo)對(duì)密度估計(jì)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià),該算法的查全率和查準(zhǔn)率最高,且運(yùn)行時(shí)間最短。
[Abstract]:In order to better solve the problem of population density estimation in medium and high density environment, a population density classification algorithm based on wavelet packet and fractal method is proposed, which is different from the single fractal dimension representation method. The fractal dimension of the wavelet packet decomposition subgraph and the fractal dimension of the original image are used to characterize the texture of the target population. Finally, the classification is realized by support vector machine, and the result of density estimation is evaluated by recall and precision. The algorithm has the highest recall rate and precision rate, and the shortest running time.
【作者單位】： 武警工程大學(xué)信息工程系;
【基金】：中國(guó)博士后科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2013M542335) 武警工程大學(xué)基礎(chǔ)研究項(xiàng)目(XJY201420)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 近幾年來,由于人群密度過大引起的大規(guī)模群體性踩踏事件急劇飆升,這無疑是公共場(chǎng)所下安全問題所面臨的極大挑戰(zhàn)。隨著信息化、智能化程度的日益發(fā)展,通過智能視頻監(jiān)控技術(shù)實(shí)時(shí)分析現(xiàn)場(chǎng)人群態(tài)勢(shì)并達(dá)到及時(shí)報(bào)警的目的,對(duì)于構(gòu)建平安城市具有極其重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值[1-5]。

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本文編號(hào)：1448774