文献类型：期刊文章

作　　者：张雅俊[1] 高陈强[1] 李佩[1] 刘江[1] 程华[2]

机构地区：[1]重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室,重庆400065 [2]中国舰船研究设计中心,湖北武汉430064

出　　处：《重庆邮电大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金(61571071;61102131);重庆市科委自然科学基金(cstc2014jcyj A40048);重庆邮电大学文峰创业基金(WF201404)~~

年　　份：2017

卷　　号：29

期　　号：2

起止页码：265-271

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、IC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在密集场景中,人流量统计往往因无法可靠地检测行人而使得统计精度不高。针对这一问题,在利用卷积神经网络技术基础上,采用基于头部检测的方法进行人流量统计。该方法采用级联的Adaboost检测器对人头目标进行初步筛选,再用迁移学习技术训练卷积神经网络,并用由卷积神经网络和支持向量机构成的人头分类器模型对初步筛选得到的人头目标进行精细识别,提高检测精度率,利用航迹关联对人头目标进行跟踪统计。实验结果表明,该方法能准确快速地定位到单个行人并具有较高的统计精度。

关 键 词：人流量统计  卷积神经网络(CNN)  ADABOOST 迁移学习  航迹关联

分 类 号：TP391] TN911[计算机类]