【摘 要】
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为了克服传统密度估计方法受限于算法配置工作量高、高等级密度样本数量有限等因素无法大规模应用的缺点,提出一种基于监控视频的全景密度估计方法.首先,通过自动构建场景的
【机 构】
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公安部警卫局,北京正安融翰技术有限公司
【基金项目】
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公安部重点研究计划项目(201202ZDYJ014);北京市科技新星计划项目(Z131101000413083);北京市科技计划项目(Z131100005313004)
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为了克服传统密度估计方法受限于算法配置工作量高、高等级密度样本数量有限等因素无法大规模应用的缺点,提出一种基于监控视频的全景密度估计方法.首先,通过自动构建场景的权重图消除成像过程中射影畸变造成的影响,该过程针对不同的场景自动鲁棒地学习出对应的权值图,从而有效降低算法配置工作量;其次,利用仿真模拟方法通过低密度等级样本构建大量高密度等级样本;最后,提取训练样本的面积、周长等特征用于训练支持向量回归机（SVR）来预测每个场景的密度等级.在测试过程中,还通过二维图像与全景地理信息系统（GIS）地图的映射,实时
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