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随着人工智能技术的飞速发展，人数自动统计的研究和应用得到了发展，结合人脸识别、性别年龄识别等计算机视觉技术以及嵌入式设备的便捷安装低成本等特性，其应用将更加广泛，可以发现许多人数统计的方法假设运动目标就是人而导致非人的误检，有些方法虽然利用了诸如人脸检测和人体特征等排除干扰，但有较大的计算量而无法在嵌入式设备中实时人数统计．
本文主要针对在摄像头检测区域从远到近的人进行统计。该场景可以在商场、机场等入口得到应用。这些场景中人一般都是面向摄像头，比较适合利用人脸检测进行统计，而且基于人脸检测的方法具有很强的可扩展性，后续可以添加人脸识别，性别年龄检测等拓展功能，可以获取到比较全面的各个类别的人流归档统计信息。提出基于ARM的实时人数统计方法，重点解决ARM平台人数统计速度慢的问题。因此，本文提出了一种基于嵌入式平台的实时人数统计方法。利用肤色筛选结合多层级联模型进行快速人脸检测，然后对检测到的区域进行跟踪，跟踪的过程再利用校准模块提高跟踪的效果，同时利用区域过滤以及跳帧检测的加速技巧（跳帧数可根据实际情况调整，本文采用跳一帧的方式，即：每两帧进行一次人脸检测），实现了ARM乎台下的实时准确的人数统计。
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