基于深度学习的人群计数方法还有研究者加入了景深信息(在聚焦完成后,焦点前后的范围内所呈现的清晰图像,这一前一后的距离范围,便叫做景深)、人体结构信息,提供了很多新颖的思路。笔者认为,无论是提取多尺度特征还是逐步细化密度图,目前最困难的问题仍然是1)在人群密集的区域,如何让模型更精细的区分出人的特征(如人头...
人群计数,又叫人群密度估计,直白的讲就是一种通过计算机计算或估计图像中人数的技术。通过对人群聚集的分析,可以帮助城市管理者、大型活动组织方实时了解人群拥挤情况,以利于早期防范群体事件、人群踩踏等,在视频监控、公共安全方面的应用广泛。 人群计数的研究目标 人群计数的研究目标是为了得到图像中人群的分布和人的数...
5.用Python构建自己的人群计数模型 什么是人群计数? 人群计数是一种计算或估计图像中的人数的技术。 还是这张图—— 你能告诉我这个图片里大概有多少人吗?最直接的方法是手工算,但这有实际意义吗?当人群这么多的时候,一个一个数几乎是不可能的! 人群科学家们可以通过对图片区域划分,计算图像某些部分的人数,然后...
2024年11月14日,金融界报道,北京中航智科技有限公司近日申请了一项名为“一种人群计数模型的迁移学习方法及装置”(专利号CN118942030A)的专利。该专利针对人群计数领域,通过迁移学习技术提升模型在不同场景下的计数精度,具有广泛的应用潜力。 该专利的核心创新在于其迁移学习的方法,主要包括几个步骤。首先,利用在源域...
AAAI 2023 | 人群计数 | Domain-General Crowd Counting in Unseen Scenarios 艮上1932 克服恐惧,摆脱躁动与贪婪,不屑于庸俗平凡 Abstract Domain shift across crowd data severely hinders crowd counting models to generalize to unsee… 阅读全文 4款由人工智能驱动的最佳计数APP[2024] ...
1.传统人群计数方法 传统的人群计数算法主要分类两大类: 1)基于检测的方法。早期的人群研究主要聚焦于基于检测的方法。[1] 使用一个滑动窗口检测器来检测场景中人群,并统计相应的人数。基于检测的方法主要分为两大类,一种是基于整体的检测,另一种是基于部分身体的检测。基于整体的检测方法,例如 [2,3,4,5],典...
人群计数之MCNN 笔者从CSDN平台迁移至简书:https://blog.csdn.net/Autism_/article/details/84112223(CSDN链接) 人群计数: 目的在于统计场景中的人群数目。人群计数在视频监控、交通监测、公共安全、城市规划以及建设智能商超等方面有着广泛应用,如监控某个人群易聚集区域的人群数目,防止由于人群密度过大,导致人群失控...
有监督/无监督计数 基于深度学习的方法主要可以分为两类:密度估计方法和检测+回归方法。 密度估计方法:这是最常见的方法,其主要思路是学习一个将输入图像映射到人群密度图的函数。密度图上每个像素的值代表了该位置的人群密度。通过对整个密度图求和,可以得到整个图像中的人数。为了得到密度图,需要对人头的位置进行标...
人群计数方向,一般的做法是给一张人群密集的图片,接着标注出人头位置,其标注信息单独存在一个.mat文件。这个时候把图片和标注文件送入密度图生成器,比如…显示全部 关注者22 被浏览54,748 关注问题写回答 邀请回答 好问题 3 添加评论 分享 登录后你可以 不限量看优质回答私信答主深度...
人群计数有两种做法:1) region-of-interest (ROI) 感兴趣区域计数,2) line-of-interest (LOI) 感兴趣线计数,就是通过图像中某一条线的人流量。 大多数算法关注 ROI 计数问题,但是我们认为 LOI 计数问题更有实际应用价值,对于人群密集的大型公共区域,我们想通过监控相机对所有区域进行人群计数是不现实的。但是我...