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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：rowerlet特征数量和平均移位聚类的行人流程估计方法的提案

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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：关于从监视摄像机视频估计行人流速的技术，我们提出了一种获得具有低计算复杂性的稳健估计结果的方法。 在传统的流量估计方法中，必须使用具有大量操作的特征量，例如HOG，以便从图像中检测人的流量到稳健。 另一方面，在所提出的方法中，使用平均换档聚类的每个行人转换具有较少计算的轨迹特征量，通过分析和分析，可以进行分析。稻田。

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