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Video-based Tracking of Human Trajectory in Indoor Space

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传统环境行为学主要采用调查问卷、现场观察等方式收集数据.在采集样本的过程中易受到时间,空间的限制,因此难以取得完整的人群的行为样本数据.本文通过使用摄像头获得的视频数据,采用基于深度学习的人体识别等数据分析手段,对特定空间内的人群行为进行分析研究,进一步揭露人群的时空行为特征.作者通过在北京市内某室内空间内设置多个摄像头,记录采集了近1个月的视频数据.首先,通过Fas-ter R-CNN训练出的模型初步快速地识别出每帧中的人体,再结合人体追踪的光流算法,得到了更完整的人群的时空分布数据.在此基础上,结合空间透视关系对于人群中的个体进行了较准确的时空定位.分析得到实际空间的热力图,进一步探讨某时段人流与环境的关系.

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来源
《2017全国建筑院系建筑数字技术教学研讨会暨DADA2017数字建筑国际学术研讨会》|2017年|435-438|共4页
会议地点南京
作者
Zheng Hao; Zheng Hao; Huang Weixin; Huang Weixin;
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作者单位

中国建筑学会;

全国高等学校建筑学专业指导委员会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
人体追踪; 人体识别; 热力图; 环境行为学;

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1. Dynamics Modeling and Robust Trajectory Tracking Control for a Class of Hybrid Humanoid Arm Based on Neural Network [J] . WANG Yueling ,JIN Zhenlin . 中国机械工程学报 . 2009,第003期
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3. MAKE INDOOR AND OUTDOOR SPACE MORE HUMANISTIC [J] . . 中国建筑卫生陶瓷 . 2006,第003期
4. ELEPHANTS TRACKERS The tremendous efforts to prevent conflict between humans and elephants [J] . Fan Fangyu ,Li Qi . 中国东盟报道 . 2021,第008期
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