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首页> 外文期刊>電子情報通信学会技術研究報告. パターン認識·メディア理解. Pattern Recognition and Media Understanding >Tracklet特徴量とMean-Shiftクラスタリングによる歩行者流量推定方式の提案
【24h】

Tracklet特徴量とMean-Shiftクラスタリングによる歩行者流量推定方式の提案

机译：Tracklet特征量和Mean-Shift聚类的人流估计方法的建议

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監視カメラの映像から歩行者の流量を推定する技術に関し，低演算量でロバストな推定結果が得られる方式を提案する．従来の流量推定方式では，画像中から人の流量をロバストに検出するために，HOG等の演算量の多い特徴量を用いる必要があった．これに対し提案方式では，演算量の少ないTracklet特徴量を，Mean-Shiftクラスタリングを用いて歩行者毎の動き情報に変換して解析することで，低演算量かつロバストな流量推定が可能となった．
机译：关于从监视摄像机的图像估计行人流量的技术，我们提出了一种能够以较少的计算量获得可靠的估计结果的方法。在常规的流量估计方法中，必须使用具有大量计算量的特征量，例如HOG，以便从图像中可靠地检测人的流量。另一方面，在所提出的方法中，需要进行少量计算的小轨迹特征量使用均值漂移聚类转换为每个行人的运动信息并进行分析，从而实现了低计算量和鲁棒的流量估计。它是。

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