基于多目标检测与跟踪的密集客流检测

摘要

针对密集交通场景中的客流检测问题,提出了基于支持向量机(SVM)多目标检测与Mean Shift跟踪相结合的方法.首先采用自适应检测窗口提取梯度方向直方图,经过SVM分类和聚类算法,得到头部图像初始假设.然后采用Mean Shift算法,对头部假设进行跟踪,得到连续的头部图像序列.通过SVM分类器对序列图像进行整体判断,得到客流信息.实验结果表明,自适应滑动窗口的方法减少了特征提取阶段的处理时间,提高了检测速度;同时,通过对得到的跟踪序列进行整体判别,客流量的检测精度得到了提高.