结合神经网络与多列特征图聚合的人群计数

摘要：

在公共安全领域,基于图像的人群计数具有重要的社会意义和应用前景,难题在于人群遮挡、密度分布不均、背景噪声和人在场景中的尺度和外观变化范围大.提出一种深度卷积神经网络结构,一方面使用类似于VGG16的网络结构来学习图片中的深层语义信息,另一方面使用多列神经网络来学习各种头部尺寸的特征信息.将拥有不同大小感受野和深度的分支网络得到的特征图融合在一起,可有效地收集到图片中的底层细节特征和高层语义信息.通过将这两部分结合在一起计算人群数量.在ShanghaiTech数据集上测试,Part_A和Part_B的平均绝对误差分别为72.0和10.1;Part_A和Part_B的均方误差分别为107.9和16.0.

关键词：人群计数、卷积神经网络、深度学习、密度图

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金No.51705436

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：214-218