视频监控人数统计是智能视频监控的一个新的应用方向,兼有人群监控与客户流量统计的功能。人群的数量对场所安全管理是一个重要的依据,而客户流量统计则是为商业决策、交通管理、工作计划、商务活动策划等提供重要依据,具有直接的商业价值,广泛应用于社会经济活动中。 

基于视频监控的人数精统计的关键问题在于正确地提取与分割运动目标、提取目标包含的人体数目和解决跟踪过程中目标之间的遮挡、粘连引起的跟踪丢失等问题。由于监控场景的背景随着环境光线的变化而变化,使得目标像素与背景像素不易区分,而人体在场景中运动也给背景引入了变化,因此本文在目标检测方面主要研究如何抑制背景的影响。

随后，本文提出了通过基于多层高斯背景建模进行背景前景分离，行列分块叠加算法进行移动目标提取，以及断面两侧分块检测来完成断面式人数统计。最后，通过在前背景分离和移动目标提取方面与传统算法进行比较说明本文提出的算法具有效果好，运算效率高的优势。通过与市场上已有智能视频监控产品进行测试并对数据进行比较，表明本文研究的算法在人数统计的应用中，准确率高，达到较好的应用效果。

从智能监控视频中分析统计人数是一项非常复杂且具有挑战性的计算机视频与人工智能的问题。该智能人数统计系统采用运动区域检测算法，从固定摄像头提取出运动区域，根据进入该区域和人体大小相似时，便自动识别一人通过，当多个人短距离通过经过该区域时，采用人体大小的先验知识，把一个运动区域内分割为多个单人区域，从而对通过的人流量进行统计，其识别精准度普遍实现可达到98%以上。

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