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改进U-net的红外影厅图像人数统计方法: 收藏
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引用; 《计算机工程与设计》2021年第3期42卷 742-748页; 作者：侯慧欣吕学强游新冬黄跃北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室北京100101 首都医科大学宣武医院北京100053; 为提高针对红外观影图像的人数统计的准确率,提出一种基于U-net的人数统计方法。针对传统前景提取方法泛化能力差的问题,提出一种改进U-Net(IDU-net)前景提取方法,将多个影厅的原图与其前景图像进行端到端训练,实现不同影厅图像的前景提...; 为提高针对红外观影图像的人数统计的准确率,提出一种基于U-net的人数统计方法。针对传统前景提取方法泛化能力差的问题,提出一种改进U-Net(IDU-net)前景提取方法,将多个影厅的原图与其前景图像进行端到端训练,实现不同影厅图像的前景提取;再结合改进透视效应校正方法,提取前景面积并建立其与人数的回归关系,得到最终人数统计结果。实验结果表明,IDU-net前景提取方法的分类准确率达到97.65%,相较于ViBe算法、混合高斯模型、原U-net模型分别提高了5.72%,2.44%,5.37%。将其与改进透视效应校正方法相结合,得到了更优的人群计数结果。; 来源：详细信息评论

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