【摘 要】
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为提升车站旅客引导服务效率,提高车站智能化服务水平,深入研究车站旅客人群密度估计,针对铁路车站人群密度差异大、分布不均匀的场景特殊性,构建基于深度神经网络的自适应场景人群密度估计模型,通过引入注意力机制处理模块,不同尺寸人群图像的识别模块和自适应场景权重判断模块,实现了车站不同场景下的人群密度估计.以清河站为试验场景,对现场采集视频图像样本进行训练学习和验证,准确率达到92％以上,验证了方法的可行性和有效性,该研究成果可为铁路车站图像智能化处理提供借鉴和指导.
【机 构】
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中国铁道科学研究院研究生部,北京 100081;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所,北京 100081
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为提升车站旅客引导服务效率,提高车站智能化服务水平,深入研究车站旅客人群密度估计,针对铁路车站人群密度差异大、分布不均匀的场景特殊性,构建基于深度神经网络的自适应场景人群密度估计模型,通过引入注意力机制处理模块,不同尺寸人群图像的识别模块和自适应场景权重判断模块,实现了车站不同场景下的人群密度估计.以清河站为试验场景,对现场采集视频图像样本进行训练学习和验证,准确率达到92％以上,验证了方法的可行性和有效性,该研究成果可为铁路车站图像智能化处理提供借鉴和指导.
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