[发明专利]基于混合高斯人数分布学习的室内人数统计方法及系统在审
| 申请号： | 201910897992.5 | 申请日： | 2019-09-23 |
| 公开（公告）号： | CN110705408A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 耿新;凌妙根 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 32200 南京经纬专利商标代理有限公司 | 代理人： | 葛潇敏 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于混合高斯人数分布学习的室内人数统计方法及系统，方法步骤是：对视频帧进行室内前景提取，计算带权重的多维前景特征；利用MATLAB建立人数标注工具的GUI界面；采用以真实人数标记为中心的离散高斯分布初始化每个训练帧对应的人数分布；结合最大熵模型与正则化项生成目标函数，使用L‑BFGS算法得到优化后的参数模型；利用多个近邻帧构成混合高斯模型得到每一个视频帧的人数分布，多次迭代得到优化后的混合高斯模型，利用得到的混合高斯模型更新每一帧对应的人数分布；交替优化直至收敛，得到最优的最大熵模型参数；对于待统计的视频帧，得到前景特征，然后计算得到每一帧所对应的人数分布。此种技术方案能够更准确地预测视频帧包含的人数。 | ||
| 搜索关键词： | 混合高斯模型 最大熵模型 视频帧 优化 预测视频帧 参数模型 对视频帧 多次迭代 高斯分布 混合高斯 目标函数 前景提取 室内人数 正则化项 初始化 训练帧 多维 权重 算法 标注 收敛 统计 室内 更新 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于混合高斯人数分布学习的室内人数统计方法，其特征在于包括如下步骤：/n步骤1，对室内场景的视频帧进行室内前景提取，利用自回归模型对相邻帧差结果在时间和空间上进行累积得到初步的前景区域；然后对自回归模型得到的前景区域与三帧差法得到的前景区域求并集作为最终的前景提取结果；/n步骤2，对每一个视频场景进行透视估计得到视频帧每个像素对应的权重，从而对步骤1得到的前景区域计算带权重的多维前景特征；/n步骤3，利用MATLAB建立人数标注工具的GUI界面；/n步骤4，使用每个场景的前一半的视频帧作为训练集；初始时，采用以真实人数标记为中心的离散高斯分布来初始化每一个训练帧对应的人数分布，每个高斯分布具有相同的标准差；/n步骤5，将最大熵模型与混合l
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