基于空间维度循环感知网络的密集人群计数模型

来源 :计算机应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户：a18102023

【摘要】

：

考虑目前对具有透视畸变的高密度人群图像进行特征提取的局限性,提出了一种融合全局特征感知网络(GFPNet)和局部关联性特征感知网络(LAFPNet)的人群计数模型LMCNN。GFPNet是LMCNN的主干网络,将其输出的特征图进一步序列化并作为LAFPNet的输入,再利用循环神经网络(RNN)在时序维度上对局部关联性特征感知的特点将单一的空间静态特征映射到具有局部序列关联性特征的特征空间,从而有效

【作者】

：

付倩慧李庆奎傅景楠王羽

【机构】

：

北京信息科技大学自动化学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2021年02期

【关键词】

：

人群计数人群密度估计卷积神经网络多列卷积神经网络长短时记忆神经网络 crowd counting crowd density estimation Co

【基金项目】

：

促进高校内涵发展-研究生科技创新项目(5121911048)

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