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轨道交通作为城市中主要的运输方式之一,客流量大,易因拥挤而引发人群骚乱、踩踏等安全事故,并引发一系列公共安全问题,造成重大人员伤亡和财产损失。利用监控图像及其相应标注数据行模型监督训练,训练可融合高低阶特征图的卷积神经网络,对图像中不同尺度人群的底层特征高分辨率和高层特征的高语义信息进行融合,达到可预测多尺度图像的人群密度图和估计人群人数的目的。结合几何适应高斯核以及人群透视图,生成的人群密度图能表达三维真实场景中的人群密度分布情况。通过增广训练数据集,增强网络泛化能力,提高网络的鲁棒性。所提出的深