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

米司健一; 吉永智明; 松原大輔; 額賀信尾

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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：关于从监视摄像机的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度的鲁棒估计结果的方法。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，以便从图像到稳健的人的流量。另一方面，在所提出的方法中，使用平均移位聚类和通过转换和分析每个行人的运动信息来进行转换具有较少计算的轨迹特征量，并且低计算量和鲁棒流量估计变为可能。稻田。

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来源
《電子情報通信学会技術研究報告. 情報論的学習理論と機械学習》 |2013年第197期|共7页
作者
米司健一; 吉永智明; 松原大輔; 額賀信尾;
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作者单位

（株）日立製作所中央研究所;

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（株）日立製作所中央研究所;

（株）日立製作所中央研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 jpn
中图分类机械学（机械设计基础理论）;信息理论;
关键词

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