10.3969/j.issn.2095-2783.2018.02.005
基于SVM的公交人数统计方法研究
为解决实际公交场景中人数统计精确度不高的问题,采用基于支持向量机(support vector machine,SVM)分类的方法对疑似目标的三维轨迹进行分析,通过提取真实目标与伪目标轨迹的特征信息,进一步分类真实目标与伪目标.首先通过相机标定将深度相机获取的深度图像转换为三维空间中的俯视图;然后采用局部高度最大值方法提取疑似人头目标区域,并利用卡尔曼滤波跟踪得到三维轨迹;最后利用SVM训练正负样本得到强分类器,对目标轨迹进行分类,实现人数自动计数.实验表明,所提方法能够有效地提高目标轨迹分类和人数统计的精度.
SVM分类、摄像机标定、轨迹特征、卡尔曼滤波
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TP391.4(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61572083;陕西省自然科学基础研究计划资助项目2015JZ018,2015JQ6230;中央高校基本科研业务费专项资金资助项目310824152009,310824163411
2018-05-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
143-148
