【摘 要】
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估算监控场景中的人数是安防监控的重要任务之一,当人群密集、行人之间存在遮挡时,人数估计较困难。因此,针对密集场景下的人数估计问题,提出了一种改进的基于卷积神经网络的
【机 构】
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中国民航大学电子信息与自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金民航联合研究基金重点项目(U1533203);中央高校基本科研业务费项目中国民航大学专项资助(3122017005,3122018C004)
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估算监控场景中的人数是安防监控的重要任务之一,当人群密集、行人之间存在遮挡时,人数估计较困难。因此,针对密集场景下的人数估计问题,提出了一种改进的基于卷积神经网络的人数估计方法。为了改善摄像透视畸变带来的影响,分别利用深层网络和浅层网络提取人群特征,深层和浅层网络分别设计了不同核大小的卷积层,并将提取到的特征通过一个具备多尺度提取能力的结构进行融合。实验结果表明,改进后的网络模型所获取的人群密度图更加贴近原场景信息,人数估计结果也更加精确。
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