【摘 要】
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为实时统计教室人数,利用教室现有的视频监控系统获取教室实时图像,搭建可靠、稳定的人数跟踪应用平台。结合教室内人员分布特点及教室建筑风格,通过检测学生头部特征,使用Ad
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州市人工智能与大数据重点实验室,中国矿业大学电气与动力工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金“大容量高安全的加密域图像可逆水印算法研究”(61501465),江苏省大学生创新训练项目“基于智能视觉物联网的教室人数跟踪系统”(201810290061X).
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为实时统计教室人数,利用教室现有的视频监控系统获取教室实时图像,搭建可靠、稳定的人数跟踪应用平台。结合教室内人员分布特点及教室建筑风格,通过检测学生头部特征,使用AdaBoost级联分类器对提取的视频帧HOG样本特征进行训练,从而实现头部检测模型用于检测人数。最后,开发基于Android平台的手机客户端,供用户实时查询教室的人数情况。系统测试和结果分析表明:该系统对教室人数检测有良好的识别率。在不遮挡头部特征的条件下,系统识别准确率高于80%,基本可满足教室人数实时统计的需求。
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