[发明专利]一种基于整数规划的人群密度估计方法

权利要求书

1.一种基于整数规划的人群密度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)根据输入的图像或视频帧进行特征提取，得到像素的特征向量；

2)进行密度图估计，为每个像素建立其特征向量到密度值的映射关系，得到密度图；

3)将密度图分成若干个局部区域，在每个区域进行目标计数，得到目标的数目；

4)在密度图基础上使用带约束的整数规划方法进行目标检测，确定目标的位置。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1)所述特征提取是提取图像的随机森林特征或者SIFT特征，然后利用K-means的方法学习得到有K个密码的密码本，利用该密码本归一化图像特征向量为向量x_k∈R^K，其中x_k表示某个像素特征向量，k为码本索引表示此像素属于哪个码本，R^K表示一个K维的空间，K表示码本的个数，这样在同一区域中的所有像素有相同的像素特征，形成超级像素。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤1)所述特征提取是提取图像的随机森林特征或者SIFT特征，然后利用PCA方法进行特征降维。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于：步骤2)所述密度图估计，根据提取的特征向量按下面公式计算每个像素密度的估计值：

Y(i;ω)=ωTxi,∀i∈I,]]>

其中，x_i∈R^K是图像I中第i个像素的特征向量，ω∈R^K是参数向量；由于特征向量是用密码本归一化的向量，所以权重ω_j可以理解为密码j的密度值；然后根据求得的各个像素的密度值，最终获得图像的密度图。