复杂场景公车人头检测与计数研究

"基于视频流的复杂场景公车人头对象计数研究" 本文是一篇研究论文，重点关注在复杂场景下，基于视频流的公交车辆内人头对象的计数问题。作者张国华、谭晓阳和陈松灿来自南京航空航天大学计算机科学与技术学院，他们的研究得到了国家自然科学基金和江苏省自然科学基金的支持。 文章提出了一种针对安装在公交车内的单目摄像头拍摄的视频流的处理方法。首先，他们结合了CENTRIST（人口普查变换直方图）和LBP（局部二值模式）特征描述子来快速检测输入图像中的人头。这种方法利用这两种特征的有效性，能够在复杂的视觉环境中识别出人头特征。 CENTRIST特征是一种视觉描述符，它通过对图像进行灰度梯度直方图统计来捕获图像的形状和纹理信息，尤其适用于人体头部的识别。而LBP则是一种简单而有效的纹理描述符，它通过比较像素邻域内的灰度差异来编码局部纹理信息，对于人头检测中的边缘和细节信息尤为敏感。 在检测到人头之后，研究进一步利用视频流中的目标运动信息、被检测对象的外观信息以及乘客上车的时间先验知识来提高计数的准确性。这些信息的融合有助于区分真实的人头检测结果和可能的误报，同时也能减少因乘客移动造成的遗漏。 实验结果证明，该方法在接近实时的速度下运行，能在保证高准确率的同时，显著降低复杂场景下的误检率和漏检率。这意味着在实际公交运营中，该算法可以有效地帮助监控系统自动统计乘车人数，提供可靠的数据支持，对于公共交通管理和安全具有重要意义。 关键词：公交车；人头检测；视频流分析；CENTRIST；LBP 中图分类号：TP301（计算机科学技术） 文献标志码：A 这项研究贡献了一种创新的、在复杂环境下处理视频流数据的算法，特别适合于公交车内部的人员计数，为智能交通系统提供了技术支持。通过结合不同的特征提取方法和上下文信息，该方法在实时性和准确性上都表现出了良好的性能，为未来类似应用场景的开发提供了有价值的参考。