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基于Adaboost与背景差分级联的室内人数统计方法
  • ISSN号:1000-5277
  • 期刊名称:《福建师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]福建师范大学数学与计算机科学学院,福建福州350007, [2]福建星网锐捷通讯股份有限公司,福建福州350002, [3]重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 相关基金:福建省教育厅资助项目(JA15136); 福建省科技厅资助项目(2016Y0031); 福建师范大学教学改革研究项目资助(I201602015)
中文摘要:

针对室内监控视频环境,提出了一种基于Adaboost与背景差分级联的室内人数统计方法.算法采用Harr-Like局部特征用于人员特征检测,使用Adaboost分类器进行训练,最后的检测结果采用级联背景差分修复算法减少误报与漏报数目.实验证明,能较准确地完成自习室中人数的统计,且具有较好的鲁棒性.

英文摘要:

A novel people counting method based on Adaboost and background subtraction algorithm is presented for indoor video surveillance. Firstly,the local features of Haar-Like,Adaboost algorithm are adopted to produce the strong classifier for human body detection. Then the cascade method based on the results of detection and background Subtraction algorithm is proposed to reduce the number of false positives and false negatives samples. Finally,the experiment results show that the proposed method can accurately complete the number of statistics in the classroom with good robustness.

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期刊信息
  • 《福建师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:福建师范大学
  • 主办单位:福建师范大学
  • 主编:余望
  • 地址:福州市福建师范大学旗山校区
  • 邮编:350117
  • 邮箱:linmin@fjnu.edu.cn
  • 电话:0591-22867857
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5277
  • 国内统一刊号:ISSN:35-1074/N
  • 邮发代号:34-43
  • 获奖情况:
  • 福建省优秀科技期刊,全国优秀高校自然科学学报,华东地区优秀期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),德国数学文摘,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:7294