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室内中存在的遮挡、光线变化等问题使传统的人数统计方法鲁棒性大大下降。本文提出利用深度信息和点云的高度分布信息提取空间中感兴趣区域,并充分利用深度信息分割前后区域,将感兴趣区域投影至二维视频帧中,利用HOG特征、SVM分类器和多帧动态更新进行检测。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性和实时性。
基于深度信息的室内人数统计研究
【摘 要】
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室内中存在的遮挡、光线变化等问题使传统的人数统计方法鲁棒性大大下降。本文提出利用深度信息和点云的高度分布信息提取空间中感兴趣区域,并充分利用深度信息分割前后区域,
【机 构】
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上海交通大学电子系,上海航天技术研究所
【出 处】
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信息技术
【发表日期】
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2016年10期
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