【摘 要】
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人群密度自动估计作为人群控制和管理的方法,是当前视频监控中的一个重要研究领域。现有的方法通过提取复杂的特征来进行人群密度估计,由于人群遮挡、透视效果和环境复杂等条
【机 构】
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北京市信息服务工程重点实验室,北京成像技术高精尖创新中心
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人群密度自动估计作为人群控制和管理的方法,是当前视频监控中的一个重要研究领域。现有的方法通过提取复杂的特征来进行人群密度估计,由于人群遮挡、透视效果和环境复杂等条件限制,难以满足实际应用中的需求,而深度卷积神经网络在特征学习上具有较强的能力。提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN（Deep Convolution Neural Network）的方法来进行自然场景下人群密度估计。首先,为了消除摄像机透视效果,以图像中行人身高作为尺度基准,将图像分成多个子图像块。其次,设计一种新的深度卷积神经网络结构,利用
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