《表2 交叉路口数据集上的行人和汽车计数的平均绝对误差（mae)》

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《Gabor滤波结合LS-SVM的人群密度估计算法设计》

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密度检测结果如图3所示。可以看出汽车和行人区域均被正确分类，即使当他们的位置十分接近。前两行显示了一些有趣的结果，正确检测到一个摩托车和公共汽车上的两个人。这证明了本文方法的鲁棒性。在该数据集上汽车和行人计数的性能对比结果如图表2所示。与分离的类计数相比，同时计数提高了汽车和行人计数的计数性能。本文也得到了比可变性模型（DPM）[16]检测器更好的结果，这是最常用的多类目标检测方法。