南京 ２０１） １０６ （ 南京航空航天大学电子信息工程学院
摘 要
人群密度估计对于公共安全管理至关重要 。针对视频监控系统下的人群密度估计问题 ， 出了一种基于改进混合高斯模型和 提
像素统计的人群密度估计方法 。通过计算图像 的均值和偏差均值 ， 提取高斯模 型特征 ， 在恒定 的模型更新 速率指导 下， 重建混合 高斯背景 图， 从而获取人群二值 图， 最后 ， 利用像素统计 的方法实现人群密度快速估计 。实验结果表明 ， 较传统方法 ， 该方法可 以更准确有效地估计人
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动、 光线变化） 反映 实时背 景信息 。传 统 的混合 高斯模 型 ，
主要用 于运动 目标检 测 ， 其背景 建模后 提取 的二值 图往往 含有大量 的阴影 ， 若用于人群密度估计 ， 将会严 重影响 密度 估 计的准确性 。
针 对 这 些 问题 ， 文 引 入 混 合 高 斯 模 型 的 方 法 来 提 取 本
群密度 。 关 键 词 视 频 监控 ；人 群 密 度估 计 ；混 合 高 斯模 型 ；像 素 统 计
中图 分ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｉ ｒ ｖ ｄ Ｇａ ｓ ｉ ｎ Ｍ ｉ ｔ ｒ ｏ ｅ ｏ ｎ ｉｙ Ｅｓ ｉ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｍｐ ｏ ｅ ｕ ｓａ ｘ ｕ ｅ Ｍ ｄ ｌ
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１ 引 言
近年来 ， 随着 人们 社会 活 动的 增多 ， 一些 公共 场 合 在
（ 超 市 、 铁 、 场 等 ） 常 会 出 现 人 群 过 度 拥 挤 的 现 如 地 机 经 象 ¨ 。人群过度拥挤 就会存 在安全 隐患 ， １ ｊ 甚至造 成人 员伤
进方法［ ］ １ 。混合高斯模型通过建立 多个高斯分 布 ， 断 不 学 习重建 的高斯模型 能够适应 背景 的微弱 变化 （ 树 叶晃 如
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总第 ２ ３ ７ 期 ２１ ０ ２年第 ７ 期
计 算 机 与 数 字 工 程
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Ｖｏ ． ０ Ｎｏ ７ １４ ．
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基 于 改进 混 合 高 斯 模 型 的 人 群 密 度估 计 方 法
沈 娜 黎 宁 常 庆 龙