【摘 要】
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研究图像匹配的人流量密度估计,提高估计的准确率。针对在基于人流图像的密度估计过程中,人流存在着突变性、不可预见性、非线性等特点,当瞬时的人流量密度发生较大突变的情
【基金项目】
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广州市科技计划资助项目(11A11040785);2011年广东省现代信息服务业发展专项资金资助项目
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研究图像匹配的人流量密度估计,提高估计的准确率。针对在基于人流图像的密度估计过程中,人流存在着突变性、不可预见性、非线性等特点,当瞬时的人流量密度发生较大突变的情况下,例如短时内人流密度大幅增加或减少,人流密度变化会影响估算结果,造成人流密度估计不准确的问题。为了解决上述问题,提出一种采用物联网的人流密度估计方法,通过采集不同时刻的图像人流信息,运用人流图像计算补偿匹配技术,充分考虑图像帧之间的特征联系,对下一帧与前一帧图像的差异人数量特征进行补偿,弥补传统方法的缺陷。实验证明,改进方法能准确估计人流大幅变化时的密度,取得了不错的效果。
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