【摘 要】
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该文所介绍的人群流量统计系统采用基于人工神经网络(BP神经网络)的模式识别方法,以动态人群序列为处理对象,对动态人群进行实时识别和统计.该系统综合运用了各种图像处理技
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该文所介绍的人群流量统计系统采用基于人工神经网络(BP神经网络)的模式识别方法,以动态人群序列为处理对象,对动态人群进行实时识别和统计.该系统综合运用了各种图像处理技术,对人群图像帧进行预处理.首先采用空间域图像平滑技术,去除图像帧中的各种噪声和干扰,获得目标图像块突出的图像帧;之后采用基于边缘检测的图像分割方法对图像帧进行分割,得到目标图像块,并采用Hough变换去除非目标块,从而完成图像预处理,得到所需的图像.然后采用基于Hausdorff距离的匹配方法进行目标匹配,确定有效图像帧,最后将有效图像帧输入BP神经网络进行识别,计算该有效图像帧中所包含的人员数目.该系统能较好的实现对动态人群序列的识别和计数功能,提高了工作效率,具有一定的实际应用价值.
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