【摘 要】
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密集场景下的人流密度统计方法的研究是一项近年来出现的计算机视觉领域的具有挑战性的难题，密集人群有人数多，人群分布情况复杂的特点。该课题结合深度学习技术后，取得了一定程度的研究进展。当前该领域研究方法可以归纳为两大类：一类是基于回归的人数统计方法研究，另一类是基于检测的人数统计方法研究。本文对两大类方法分别进行了系统的归纳总结，整理了目前常用的数据集和对应的评价指标，并比较各个数据集之间的特点，总结
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密集场景下的人流密度统计方法的研究是一项近年来出现的计算机视觉领域的具有挑战性的难题，密集人群有人数多，人群分布情况复杂的特点。该课题结合深度学习技术后，取得了一定程度的研究进展。当前该领域研究方法可以归纳为两大类：一类是基于回归的人数统计方法研究，另一类是基于检测的人数统计方法研究。本文对两大类方法分别进行了系统的归纳总结，整理了目前常用的数据集和对应的评价指标，并比较各个数据集之间的特点，总结该课题当前存在的问题和研究难点，展望未来的研究趋势。
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