【摘 要】
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由于尺度变化问题,对图片中的人流数量进行估计具有较大的挑战,随着深度学习的发展,现有一些基于多列或多网络的神经网络模型来提取尺度相关的特征,以提升密度估计的精度,但
【机 构】
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西安培华学院,江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室南昌工程学院
【基金项目】
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江西省教育厅项目(编号:GJJ161132);国家自然科学基金项目(编号:61701215)资助
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由于尺度变化问题,对图片中的人流数量进行估计具有较大的挑战,随着深度学习的发展,现有一些基于多列或多网络的神经网络模型来提取尺度相关的特征,以提升密度估计的精度,但是,这些模型在进行优化训练时较为复杂,且需要消耗巨大的计算资源。鉴于此,本文提出了一种多任务全卷积网络来进行人流数量的估计,基于不同尺度的卷积操作,可以提取到尺度相关的特征,并同时对人流密度和人数进行估计,提高数据的使用效率,进而实现对高密度人流的估计。实验表明,所提的模型具有较好的精度和较高的鲁棒性。
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