【摘 要】
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为了解决在高密度人流或视场开阔环境下人群计数准确率低的问题,提出一种基于SURF的高密度人群计数方法.首先采用最小生成树改进了传统的基于密度的聚类算法,使其最小搜索域
【机 构】
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浙江工业大学计算机科学技术学院,浙江大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61070114,61202205);浙江省自然科学基金重点项目(Z1090630);浙江省自然科学基金(LY12F02037);浙江省公益性技术应用研究计划项目(2012C23122)
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为了解决在高密度人流或视场开阔环境下人群计数准确率低的问题,提出一种基于SURF的高密度人群计数方法.首先采用最小生成树改进了传统的基于密度的聚类算法,使其最小搜索域自适应聚类数据的分布;在此基础上实现运动人群的SURF特征点分类,并以此构建运动人群的特征向量,用支持向量回归机实现了对高密度人群的数量统计.实验结果表明,该方法对高密度人群的计数有较高的准确率和鲁棒性.
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