一种基于卷积神经网络的人群密度识别算法

摘要：

近年来,人群密度的识别成为模式识别领域的热点问题,基于这个问题,该文提出一种基于卷积神经网络的算法,首先将数据集中的Ground-Truth数据转化为人群密度图,然后将生成的密度图送入神经网络中进行训练,得到人群密度数据.该文创新点在于采用多尺度卷积神经网络,使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小.通过利用具有不同尺寸接收领域的过滤器,从而可以识别各种分辨率的人群图像和数据.

关键词：人工智能;卷积神经网络;人群密度识别

所属期刊栏目：18

分类号：TP3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2022-03-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：82-83,93