一种基于机器学习的复杂背景下人数检测系统

摘要

本发明涉及一种基于机器学习的复杂背景下人数检测系统。可在复杂背景下通过视频监控检测人数，提出了一种搭载红外摄像头的基于机器学习的人数检测系统，增强了夜间及弱环境光、低照明度下的人数检测能力，采用基于头肩的聚合通道特征（ACF）算法和Adaboost算法相结合的方法，可以提高在面部存在遮挡、光照不均匀、存在噪声等复杂背景下实时检测人数的正确率和速度，并且可以检测多角度的人体，正面、背面、侧面均可检测。