特征值在图像序列中的变化规律。基于像素统计的人群数量检测方法研究论文原稿。像素统计的方法是根据人群数量和前景像素成正比例关系来统计人群数量的，这素数的直线关系方程，再利用方程计算出相应时刻的人群人数，从而实现对人群数量的检测。基于像素统计的人群数量检测方法研究论文原稿。像素统计的方法是根据人群数量和前景像素成正比例关系来统计人群数量的，这种方法的计算量较小，所以实时性比较好，但前景图像的质量对检测结果影响较大基于像素统计的人群数量检测方法研究论文原稿，钱钧基于混合高斯模型的运动目标检测方法研究应用光学王永忠，对视频图像进行背景建模，采用均值和方差两项数据作为高斯模型的匹配依据，并同时更新高斯模型的各项参数，提取前景值图像。由人群人数和前景像素数量的正比例关系来对数据进行最小乘直线拟合，从而得到人群人数和前景像素数的直线方程，进而通过方程计算出视频中实时的人群数量。同时优化了相，如图图所示。最小乘擬合直线计算人数根据等人提出的像素统计原理，图像的前景像素数与人群人数成正比例关系。提取测试视频中的帧人群图像作为训练样本，对其做前期训练，计算人群前景图像的像素数，并人工统计其对应的人数，得到两组数据后，采用最小乘的方法拟合相应的直线关系当像素点被判定为背景区域时，分别按照式更新权值，式更新均值，式更新方差其中表示模型的学习速率，表示模型更新速率，的取值可以由式得到当像素点被判定为前景区域时，权值按照式更新在利用混合高斯模型进行匹配判定时，如果像素点的特征值与现有的任何个模型都无法匹配，就建立个新最小。传统对人群数量的检测主要还是通过人工目测的方式，这种方式不仅浪费人力，而且由于监控人员由于长时间工作可能出现疲劳等原因，往往可能导致检测的不准确，不及时等问题的出现。混合高斯模型背景建模算法流程通过已建立的混合高斯模型就可以判断单帧图像中各个像素点是否属于背景区域。，王永忠，梁彦，潘泉，程咏梅，赵春晖基于自适应混合高斯模型的时空背景建模自动化学报，收稿日期。混合高斯模型背景建模算法流程通过已建立的混合高斯模型就可以判断单帧图像中各个像素点是否属于背景区域。判定特征值为的素数的直线方程，进而通过方程计算出视频中实时的人群数量。同时优化了相关算法，兼顾了实时性，为视频监控中对人群人数的实时监测提供了新的途径。参考文献崇信毅基于视频监控数据的人群行为分析北京交通大学，齐玉娟，王延江，李永平基于记忆的混合高斯背景建模自动化学报，丁克良，沈云统计其对应的人数，得到两组数据后，采用最小乘的方法拟合相应的直线关系，得到对应的直线方程。对测试视频进行最小乘拟合得到的前景像素数与人数的关系直线方程为公式在计算出当前帧的前景像素数后，代入直线方程中，就可以近似估计出当前视频中的人群人数。测试结果平均正确率为，可以较为准基于像素统计的人群数量检测方法研究论文原稿判定特征值为的像素点是否属于背景的公式如公式其中为置信参数，其值通常取。如果式的值为，则判定该像素点与之前所建立的混合高斯模型相匹配，即该点属于背景区域像素点，同时更新均值，方差和权值如果式的值为，则判定该像素点属于前景区域像素点，同时更新权值，均值和方差保持不变。数量估计混合高斯模型最小乘算法中图分类号文献标识码文章编号近年来，随着如演唱会，球赛等大型集会的增多，公共安全成了人们日益关注的问题。而大多数群体性事件的发生往往伴随着人群数量的增加，所以，对人群数量进行实时的监控会有效的预防群体性事件的发生或将群体性事件造成的损失降到配判定时，如果像素点的特征值与现有的任何个模型都无法匹配，就建立个新的高斯模型。如果所有新建模型的数量达到规定的最大值，则淘汰模型中值最小的模型。按的值由大到小排列所有高斯模型，并且背景模型由前个高斯模型确定，即为作为背景的最大高斯模型数，的取值满足公式其中像素点是否属于背景的公式如公式其中为置信参数，其值通常取。如果式的值为，则判定该像素点与之前所建立的混合高斯模型相匹配，即该点属于背景区域像素点，同时更新均值，方差和权值如果式的值为，则判定该像素点属于前景区域像素点，同时更新权值，均值和方差保持不变。关键词像素统计人群中，欧吉坤整体最小乘法直线拟合辽宁工程技术大学学报，魏晓慧，李良福，钱钧基于混合高斯模型的运动目标检测方法研究应用光学，确的统计人群数量。结语本文是基于像素统计的基础上，利用混合高斯模型来对视频图像进行背景建模，采用均值和方差两项数据作为高斯模型的匹配依据，并同时更新高斯模型的各项参数，提取前景值图像。由人群人数和前景像素数量的正比例关系来对数据进行最小乘直线拟合，从而得到人群人数和前景像为权值阈值。利用上述方法对测试视频中的帧图像处理后的到的前景值图像，如图图所示。最小乘擬合直线计算人数根据等人提出的像素统计原理，图像的前景像素数与人群人数成正比例关系。提取测试视频中的帧人群图像作为训练样本，对其做前期训练，计算人群前景图像的像素数，并人工基于像素统计的人群数量检测方法研究论文原稿实现对人群数量的检测。基于像素统计的人群数量检测方法研究论文原稿。当像素点被判定为背景区域时，分别按照式更新权值，式更新均值，式更新方差其中表示模型的学习速率，表示模型更新速率，的取值可以由式得到当像素点被判定为前景区域时，权值按照式更新在利用混合高斯模型进行匹种方法的计算量较小，所以实时性比较好，但前景图像的质量对检测结果影响较大。现阶段提取前景图像的方法主要分为背景建模法和帧间差分法。帧间差分法是利用相邻两帧之间的关系，并将两针图像进行差分运算，来得到前景的运动图像的，这种方法虽然能满足实时性要求，但在人群前景目标区域内容易。现阶段提取前景图像的方法主要分为背景建模法和帧间差分法。帧间差分法是利用相邻两帧之间的关系，并将两针图像进行差分运算，来得到前景的运动图像的，这种方法虽然能满足实时性要求，但在人群前景目标区域内容易出现空洞，差分效果不够稳定。混合高斯背景模型般可以分为单模态和多模态认。梁彦，潘泉，程咏梅，赵春晖基于自适应混合高斯模型的时空背景建模自动化学报，收稿日期。针对上述些问题，本文将采用通过混合高斯模型背景建模的方法来分离前景图像，得到图像序列的前景像素数量后，对前景图像像素数量和人群人数进行样本训练，再通过最小乘直线拟合的方法得到人数和前景像关算法，兼顾了实时性，为视频监控中对人群人数的实时监测提供了新的途径。参考文献崇信毅基于视频监控数据的人群行为分析北京交通大学，齐玉娟，王延江，李永平基于记忆的混合高斯背景建模自动化学报，丁克良，沈云中，欧吉坤整体最小乘法直线拟合辽宁工程技术大学学报，魏晓慧，李良福，得到对应的直线方程。对测试视频进行最小乘拟合得到的前景像素数与人数的关系直线方程为公式在计算出当前帧的前景像素数后，代入直线方程中，就可以近似估计出当前视频中的人群人数。测试结果平均正确率为，可以较为准确的统计人群数量。结语本文是基于像素统计的基础上，利用混合高斯模型来新的高斯模型。如果所有新建模型的数量达到规定的最大值，则淘汰模型中值最小的模型。按的值由大到小排列所有高斯模型，并且背景模型由前个高斯模型确定，即为作为背景的最大高斯模型数，的取值满足公式其中为权值阈值。利用上述方法对测试视频中的帧图像处理后的到的前景值图像