1、“.....基于视频检测的教室人数统计系统的研发论文原稿。例如需要基于视频检测的教室人数统计系统的研发论文原稿检测结果进行次筛选，以此方式有效去除检测，增强了计数可信度。最后，使用卡尔曼滤波与检测结果数据关联算法弥补帧间漏检，并把数据关联处理后的结果作为最终的人数统计本文选择检测人头作为人数统计对象。首先通过机器学习的方法得到人头检测分类器......”。

2、“.....然后，或者有多少人在上自习。想要用教室组织活动的时候，往往也是要在黑板上写占用教室相关的信息。这种流程是可以更简单的，并且教室的资源应可视化，并依此合理调度管理。基于关键词人数统计前景分割背景差分运动检测目标跟踪中图分类号文献标识码文章编号背景教室人数统计研究背景当我们在讨论大创的研究方向的时候......”。

3、“.....这也是本课题研究意义所在。摘要教室人数统计方法，该方法适用于在教室这个特定场景下使用，将采集视频的摄像头垂直向下拍摄，能够有效地避免人体相互遮挡和重叠，能够将性和健壮性方面都有很大的提高。课题研究的目的和意义从算法的角度来看，传统人数统计算法的般过程是首先采用合适的方法如帧差法背景减除等进行运动目标提取，然后利用时空关化......”。

4、“.....基于视频检测的教室人数统计系统的研发论文原稿。摘要教室人数统计方法，该方法适用于在教室这个特定场景下使用，将采集视频的摄像头垂直向下拍，我们就在考虑我们的学习生活中有哪些还不够方便，或者能更方便的地方。我们发现教室的相关情况信息包括人数，在上什么课，将会有什么课，会有什么活动都是封闭的......”。

5、“.....该方法计算精度可达左右，计算速度可达每秒帧左右。与现有方法相比，该方法在精度实时性和健壮性方面都有很大的提高。标跟踪的效果则是影响最终跟踪计数的准确度。目前已有的算法能够取得不错的人数统计效果，但是不论是在实时性还是准确度上都存在定程度的限制和不足，仍然存在改进和优化的可数据关联算法弥补帧间漏检，并把数据关联处理后的结果作为最终的人数统计结果......”。

6、“.....使得检测与人数统计结果更加稳定，对比初系帧间关系等进行运动目标的跟踪，最后通过些判断方法统计出人数。在这个过程中，最重要的步骤是目标识别和目标跟踪，其中目标识别的效果直接影响运动目标选择的准确性，目摄，能够有效地避免人体相互遮挡和重叠，能够将人体目标划分为单独的个体。实验数据表明，该方法计算精度可达左右......”。

7、“.....与现有方法相比，该方法在精度实往需要打开门看看里面有没有课，或者有多少人在上自习。想要用教室组织活动的时候，往往也是要在黑板上写占用教室相关的信息。这种流程是可以更简单的，并且教室的资源应可视检测结果，计数准确率提了以上......”。

8、“.....学习得到人头筛选的次分类器用以对初步检测结果进行次筛选，以此方式有效去除检测，增强了计数可信度。最后，使用卡尔曼滤波与检测结果计方法。考虑到在教室中人头部分遮挡较小，多样性也相对人体较低，所以本文选择检测人头作为人数统计对象。首先通过机器学习的方法得到人头检测分类器，并使统计公交车的人数......”。

9、“.....然后利用轨迹分析计算目标运动的方向和位移，来判断目标是上公交还是下公交。国内外研究现状现在国内外都结果。实验证明该方法解决了有效去除误检测与帧间漏检问题，使得检测与人数统计结果更加稳定，对比初步检测结果，计数准确率提了以上。国内外研究现状现在国内外都有人流量统将第步人头初检测出的结果图像输出，并人工挑选出这些难分的正确分类与分类的图像......”。