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隨著人工智能技術的飛速發展，人數自動統計的研究和應用得到了發展，結合人臉識別、性別年齡識別等計算機視覺技術以及嵌入式設備的便捷安裝低成本等特性，其應用將更加廣泛，可以發現許多人數統計的方法假設運動目標就是人而導致非人的誤檢，有些方法雖然利用了諸如人臉檢測和人體特征等排除干擾，但有較大的計算量而無法在嵌入式設備中實時人數統計．
本文主要針對在攝像頭檢測區域從遠到近的人進行統計。該場景可以在商場、機場等入口得到應用。這些場景中人一般都是面向攝像頭，比較適合利用人臉檢測進行統計，而且基于人臉檢測的方法具有很強的可擴展性，后續可以添加人臉識別，性別年齡檢測等拓展功能，可以獲取到比較全面的各個類別的人流歸檔統計信息。提出基于ARM的實時人數統計方法，重點解決ARM平臺人數統計速度慢的問題。因此，本文提出了一種基于嵌入式平臺的實時人數統計方法。利用膚色篩選結合多層級聯模型進行快速人臉檢測，然后對檢測到的區域進行跟蹤，跟蹤的過程再利用校準模塊提高跟蹤的效果，同時利用區域過濾以及跳幀檢測的加速技巧（跳幀數可根據實際情況調整，本文采用跳一幀的方式，即：每兩幀進行一次人臉檢測），實現了ARM乎臺下的實時準確的人數統計。
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