【摘 要】
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随着经济社会的高速发展,娱乐活动日渐丰富,大规模人群聚集的情况也越来越普遍,致使冲撞踩踏事件频发。鉴于人群密度检测技术能够有效解决该问题,因此学术界对人群密度检测的
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随着经济社会的高速发展,娱乐活动日渐丰富,大规模人群聚集的情况也越来越普遍,致使冲撞踩踏事件频发。鉴于人群密度检测技术能够有效解决该问题,因此学术界对人群密度检测的研究越来越重视。通过对各种人群密度检测算法的调研,针对现有算法的缺点和不足,本文提出了两种新的人群密度检测算法。一种是基于支持向量机的人群密度检测算法。该算法首先对图像的不同层次提取纹理特征,利用图像金字塔原理将各个特征组合成更强的特征描述子,输入支持向量机进行训练。利用深度学习的优点,本文还提出基于改进的传统卷积神经网络的人群密度检测算法。该算法在普通卷积神经网络算法的基础上,融入传统纹理特征,使得不同概念下的信息能够相互结合。这既能够更加完整地描述原始图像,又能摆脱图像分辨率的影响,增强了传统算法的鲁棒性。对公开数据集PETS2009进行多次仿真实验,结果表明基于支持向量机的多层次特征人群密度检测算法比一般的算法受光照影响小,具有更高的准确性。其次通过对比普通卷积神经网络与改进的卷积神经网络的实验结果,发现即使在图像分辨率较低的情况下,改进的卷积神经网络算法实验准确率依然很高,更加贴合实际应用需求。总体上,本文提出的两种人群密度检测算法在现实生活中具有很强的实用性和广泛的应用前景。
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