优秀经济统计毕业范例这是一篇经济统计论文，经济统计模型在研究经济问题中的独特性与不成替代性已经形成共识，关键的是如何设定模型。一个好的模型取决于变量的选择和技术的选择，相对比而言，技术的选择难于变量的选择，这也是研究的重点。（以上内容来自百度百科）今天为大家推举一篇经济统计论文，供大家参考。优秀经济统计毕业论文范例第一篇第一章概述1.1研究背景和意义行人数量统计是指利用计算机视觉技术从监控摄像机获取的视频序列中统计出行人的数量，其是一个自动化处理和分析的过程，根本上无需人工的干预。而随着计算机视觉技术的进展，行人数量统计逐步成为了人们生活和社会管理等多个领域的重要组成片面，其应用的重要性和广泛性已受到越来越多的研究人员的关注。在交通管理方面，通过统计行人的日流量、月流量甚至年流量，可以为优化交通根基设施供给有价值的参考信息，有助于改善交通和行人安好管理的实践方式。同时，集成了行人数量统计功能的智能交通监控系统可以根据当前路面上人流量的大小来抉择是否采取相应的行人分流或其他措施，以确保马路交通的正常运作[1]。对于应急管理，在实时统计特定场景中的行人数量的处境下，假设察觉人流发生不正常的变化，如行人数量急剧增加，或---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---者全体的行人突然向某个方向快速移动，可以实时通知管理人员查看是否发生了突发事情，以便快速采取必要的应急措施。而且，在切当发生灾难事故需要紧急疏散人群时智能应急响应系统可以利用行人数量统计功能探测各条疏散通道的拥挤处境，从而为人们选择适合的疏散路线[2]。在商业应用上，尤其对于商场业和酒店业，随着商业竞争日益强烈，单凭管理者的主观判断和阅历已不能跟上时代的进展，而利用行人数量统计技术可以获得客观的人流量数据，为评估促销或其他商业活动的收益效果供给了有力的判别依据，从而可以让管理者做出更有效的决策。此外还可以根据营业场所内行人数量的实时变化，实时调配工作人员到人群密集的地方举行引导，以提高营业管理的效率[3]。1.2国内外研究现状行人数量统计主要分为两种方式：LOI（LineofInterest）统计和ROI（RegionofInterest）统计。LOI统计是指在一段时间内统计经过检测线的行人数量，而ROI统计是指在某一特定时刻统计场景某一区域中的行人数量[4]，如图1-1所示。无论是LOI统计还是ROI统计，它们所使用的统计算法均可以划分为两种类型：特征回归（FeatureRegression）和行人检测与跟踪（PedestrianDetectionandTracing）。特征回归方法是将行人统计过程作为一个回归问题举行近似估计。在该方法中，输入数据是从视频图像中提取的视觉特征，输出结果是行---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---人数量，而所使用的回归函数可以预先利用训练数据（如视频图像中标注的特定数量的行人）估算得到。Davies等人[5]使用了几何特征作为特征回归方法的输入数据，其中包括图像块的面积（图像块中的像素点个数）和周长（在图像块边缘上的像素点个数），并采用了线性回归模型来连接特征和行人数量的关系。由于行人的尺寸大小取决于摄像机的视角和图像平面与行人的距离，故Ma等人[6]和Chan等人[7]对几何特征举行了归一化以消释尺度变化的影响。与直接使用几何特征不同，Marana等人[8]采用了描述图像边缘的不规矩性的闵可夫斯基分形维数来关联视频图像中的行人密度。Dong等人[9]建立了一张映射表来关联行人形状和行人数目，其中，行人形状通过在图像中的行人外部边缘上提取样本点，并使用离散傅里叶变换将这些样本点转换到频率域来举行构建。尽管这种方法的效率和切实率均对比高，但它只能处理人群密度对比低的处境。Albiol等人[10]采用了移动角点并运用正比关系来快速估计行人数量，该方法可以解决人群密度较大的处境，但疏忽了行人在视频图像中的尺度变化。其次章时空上下文预处理2.1空间上下文预处理在现阶段的计算机视觉研究中，常用的空间上下文处理方法包括几何投影（GeometryProjection）[22][23][24]和特征归一化（FeatureNormalizatio...