本文研究了基于视频和图象处理的智能化人群密度估计的方法。首先介绍 了人群密度检测的国内外发展现状及其基本理论。通过分析可知，基于像素统 计的密度估计方法较为简单，但是当人群密度较高、人群遮挡严重时误差较大； 使用纹理分析的方法可以充分利用图像的纹理信息，但是算法复杂度较高。

胡润百富&泰康-中国高净值人群医养白皮书-201709-48页.pdf

2020H1中国老年人群画像及消费模式调查分析报告 精简版.pdf

随机游走matlab代码QUT 随机游走 使用随机游走的人群在大学校园内行走的 Matlab 模拟 人群在大学校园内行走的行为是使用随机行走来模拟的。 该项目的目的是确定哪些区域和建筑物将被访问最多，假设人口的随机步行行为。 基本概述 粒子代表校园里的人，被赋予固定的步长，并随机向左、向右、向上或向下移动多次迭代。 在每个方向上步进的概率取决于粒子在地图上的位置。 路径上的粒子更有可能跟随所述路径的方向，而交叉点处或建筑物内的粒子向任一方向移动的概率相等。 击中障碍物（走出路径或建筑物）时，粒子将“后退”以确保它们始终位于路径或建筑物内。 可以显示模拟的动画。 在模拟结束时，会生成一个直方图，详细说明每个建筑物的访客统计数据。 代码结构 所有源代码都可以在文件夹中找到 主要模拟文件。 用户可以选择显示动画，或在路径中随机分布粒子。 粒子数、模拟步骤数和 deltax/deltay 值也可以修改为其他正整数。 在地图上的“允许”区域随机生成粒子的辅助函数。 “允许”区域用逻辑掩码图像指示。 下面是模拟中使用的逻辑蒙版图像，用于在路径上生成粒子。 确定哪些粒子与障碍物发生碰撞的辅助函数。

针对现有方法在高密度场景人群密度估计不够准确的问题，提出了Gabor滤波结合最小二乘支持向量机（LS-SVM）的人群密度估计算法。首先，设计一组单独的二维Gabor滤波器应用在人群图像中以产生相应的滤波通道。然后，通过计算这些通道上灰度值的均值和方差得到特征向量。最后，采用最小二乘支持向量机分析特征向量和人数之间的关系，完成最终的密度估计。在UCSD数据集和Mall数据集上的实验显示，提出的方法实现了更快的执行时间和更好的精度，证明了基于Gabor滤波器和LS-SVM的人群密度估计算法的有效性。

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基于STM32智能调速风扇概述: 本系统由主控台和工作区两部分组成。主控台通过TFT液晶触屏设定阈值温度等信息后，由单片机STM32经无线收发模块传送至工作区。 工作区内由单片机AT89S52控制DS18B20采集环境温度，当温度达到设定阈值时，AT89S52单片机与ATmega16单片机交换信息，ATmega16控制热释红外传感器进行人群位置定位，从而通过PWM控制电机和舵机做相应动作。 系统设计框图: 视频演示: 参数设置程序流程图: