摘 要：目前在人流统计领域，一般采用计算终端前置化，导致计算终端的计算能力较弱，只能采用距离和几何特征匹配的方法进行跟踪和计数，所以准确率不高。为了克服这个问题，本文提出一种用于人流统计的目标跟踪方法，在得到采用距离和几何特征匹配的运动轨迹后，引入人类的行为匹配模型对运动轨迹进行优化，提高追踪轨迹的准确率。
关键词：人流统计；目标跟踪优；系统设计
中图分类号：TP391.41 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）07-0020-02
A Target Tracking and Optimizing System for Human Flow Statistics
YAN Xilan，SHI Kunquan
（Guangzhou Panyu Polytechnic，School of Information Engineering，Guangzhou 511483，China）
Abstract：At present，in the field of human flow statistics，the computing terminal is usually pre-positioned，which results in the weak computing ability of the computing terminal. It can only be tracked and counted by the matching method of distance and geometric features，so the accuracy is not high. In order to overcome this problem，a target tracking method for human flow statistics is proposed in this paper. After obtaining the trajectory matched by distance and geometric features，human behavior matching model is introduced to optimize the trajectory and improve the accuracy of tracking trajectory.
Keywords：flow statistics；target tracking optimization；system design
参考文献：
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[3] 尹宏鹏，陈波，柴毅，等. 基于视觉的目标检测与跟踪综述 [J]. 自动化学报，2016，42（10）：1466-1489.
作者简介：
晏细兰（1985-），女，汉族，江西南昌人，教师，讲师，硕士，主要研究方向：图像处理，信号处理；
石坤泉（1967-），男，汉族，广东兴宁人，副教授，主要研究方向：信息安全。