發(fā)布時(shí)間：2017-07-19 00:19

  本文關(guān)鍵詞：基于序的空間金字塔池化網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)方法

  更多相關(guān)文章： 人群計(jì)數(shù) 空間金字塔池化 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 嶺回歸

【摘要】：視頻中的人群計(jì)數(shù)在智能監(jiān)控領(lǐng)域具有重要價(jià)值.由于攝像機(jī)透視效果、圖像背景、人群密度分布不均勻和行人遮擋等干擾因素的制約,基于底層特征的傳統(tǒng)計(jì)數(shù)方法準(zhǔn)確率較低.本文提出一種基于序的空間金字塔池化(Rank-based spatial pyramid pooling,RSPP)網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)方法.該方法將原圖像分成多個(gè)具有相同透視范圍的子區(qū)域并在各個(gè)子區(qū)域分別取不同尺度的子圖像塊,采用基于序的空間金字塔池化網(wǎng)絡(luò)估計(jì)子圖像塊人數(shù),然后相加所有子圖像塊人數(shù)得出原圖像人數(shù).提出的圖像分塊方法有效地消除了攝像機(jī)透視效果和人群密度分布不均勻?qū)τ?jì)數(shù)的影響.提出的基于序的空間金字塔池化不僅能夠處理多種尺度的子圖像塊,而且解決了傳統(tǒng)池化方法易損失大量重要信息和易過(guò)擬合的問(wèn)題.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法相比于傳統(tǒng)方法具有準(zhǔn)確率高和魯棒性好的優(yōu)點(diǎn).
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 人群計(jì)數(shù) 空間金字塔池化 深度學(xué)習(xí) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 嶺回歸
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61170223,61502432,61502434)資助~~
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 監(jiān)控視頻中的人群自動(dòng)計(jì)數(shù)有著重要的社會(huì)意義和市場(chǎng)應(yīng)用前景.充分利用興趣區(qū)域的人數(shù)統(tǒng)計(jì)信息可以為一些人群密集的商場(chǎng)、車站、廣場(chǎng)等公共場(chǎng)合的安全預(yù)警提供有效的指導(dǎo),還可以帶來(lái)經(jīng)濟(jì)效益,例如,提高服務(wù)質(zhì)量、分析顧客行為、廣告投放和優(yōu)化資源配置等.因此,該問(wèn)題已成為計(jì)

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