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我校学生优秀文章展示

信息来源: 发布时间:2014-12-8
       行人流量统计数据在各行各业发挥着重要作用,并促进了生产、管理活动的高效、有序、安全运行。例如,通过参考人群数据信息,商场管理人员可以合理配置人力、物力,并引导消费活;市政部门投入适当安保人员疏散人群,防止踩踏事故发生。随着数字处理、模式识别技术的发展,基于图像处理的行人流量统计得到了广泛关注和应用,并成为计算机视觉领域的研究热点。
       在背景建模环节中,详细考察了高斯背景建模原理及工作流程。针对多模态场景中物体动态扰动的现象,利用视频在时间和空间上的连续的特点,提出了一种新的高斯模型更新方法,将像素点邻域信息参与到模型参数更新的工作中,仿真结果表明新方法建立的模型更精确;针对原算法对运动响应慢的现象,本文提出了权值学习率自适应动态更新的方法,仿真表明,新方法能更快地响应场景中的运动,进出的物体融入或消融的速度更快。
       在前景检测环节中,本文首先考察几种常见的背景检测方法,并通过仿真对比几种算法的优缺点。综合帧间差分法环境适应性强、背景差分法目标提取完整的优点,提出了基于图像融合技术的前景检测方法。最后通过仿真进行新方法与常用方法的对比,验证新方法目标提取完整性、环境适应性。
       对目标与候选目标特征描述、位置迭代更新、相似度度量、跟踪流程等进行了说明,并通过实验考察跟踪效果。针对跟踪时因遮挡或速度过快引起的跟踪丢失现象,将kalman滤波器融入到跟踪系统中,对目标位置进行预测和更新,有效地缩小了目标搜索范围,提高了跟踪的实时性。最后通过模拟行人被遮挡,验证结合kalman滤波器的跟踪效果。
       最后,给出人数统计系统设计方案和工作流程图,并通过具体工程实现来验证本文提出改进算法的效果。实验表明,对于复杂的场景,该系统有较强的适应性,人数统计精度较高。

 

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