基于可变矩形框的人群密度估计算法

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1、2011年第10期，第44卷通信技术VoI．44，No．10，2011总第238期CommunicationsTechnologyNo．23g，Totally基于可变矩形框的人群密度估计算法吴晟，葛万成(同济大学中德学院，上海200092)【摘要】随着经济的发展，在一些公共场合人流量越来越大传统的人工监控因为其局限性，已不能满足实际需要，于是出现了基于图像处理技术的智能视频场景监控系统。针对高人流密度场景的现状，在基于像素数的人群密度估计算法的基础上，提出了基于可变矩形框的人群密度估计算法。该算法主要由最小二乘法线性拟合和检测算法2部分组成。实验结果表明该算法不仅能减小视频中行人大

2、小变化所造成的像素数非线性变化误差，而且能较有效地消除噪声点的影响，具有较高的人群密度估计准确度和鲁棒性。【关键词】人群密度；可变矩形框；移动边缘检测【中图分类号】TP277【文献标识码】A【文章编号】1002-0802(2011)10-0063-03CrowdDensityEstimationAlgorithmbasedonChangeableRectangleWUSheng，GEWan——cheng(Chinese—GermanSchoolforPostgraduateStudies，TongjiUniversity，Shanghai200092，China)[Abstract

3、]Witheconomicdevelopment，insomepublicplacesappearesmoreanddensestreamofpeople．Becauseofits1imitationsthetraditionalmanualcontrolcouldnotmeettheactualneeds，SObasedonimageprocessingtechnologytheintel1igentvideosurveillancesystemtakesitsplace．Inthe1ightofcrowddensityestimationalgorithmbasedonpixe

4、lnumber，acrowddensityestimationalgorithmbasedonachangeablerectangleisproposedforthehighpedestriandensityscene．Thealgorithmsmainlycomposedoflinearfittingalgorithmbasedonleastsquaremethodanddetectionalgorithm．Experimentalresultsshowthattheproposedalgorithmcouldreducethenonlinearityerrorofpixelnu

5、mbercausedbythevariableSizeofpedestrianinvideosequence，andeffectivelyovercometheeffectofnoisypoints．ThealgorithmiSofhighcrowddensityestimationaccuracyandrobustness．[Keywords]crowddensity：changeablerectangle；movingedgedetection0引言典的基于像素数的人群密度估计算法，但又有所改进，克服随着社会经济繁荣发展，各种公共场所包括地铁、火车了原有算法因行人与摄像头距离不

6、同造成的估计误差。站、商业街、旅游景点等常常是行人络绎不绝。在这些场所容易因为突发事件造成踩踏或群死群伤事故，因此有必要对1基于像素数的人群密度估计算法这些场所进行监控。智能视频场景监控系统就是针对这一需Davies等人1995年提出了基于像素数的人群密度估计求而出现的。它利用数字图像处理技术对监控摄像头采集的方法。该方法主要基于视频中人数与像素数成正比的关系。视频进行处理和分析，提取出有用的信息，并进行分析和理具体步骤如下：解，从而实现人群密度的自动估计和预警等功能。它能代替①分别将连续的i一1帧和i帧2幅视频图像转化为单通人来进行监控，很好地避免了人为失误影响，又能够提供较道灰

7、度图像。为精确的统计数据。②分别对连续的两帧灰度图像进行3×3高斯滤波和本文提出的基于可变矩形框的人群密度估计算法源于经Canny边缘检测处理，其中Canny边缘检测的高低阈值分别为80和240。③将二者的边缘图像相减，得到边缘差。④再经过3X3高斯滤波去除噪声，然后用形态学腐蚀63表1两种方法检测结果(部分)4结语本文在基于像素数的人群密度估计算法的基础之上提出一种根据可变大小的矩形框数来估计人群密度的算法，并在VisualStudio．Net上进行了编程实现【5]