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...
领域泛化在分类(classification)和分割(segmentation)任务中受到了广泛关注,然而其中大部分方法无法应用到人群计数上。原因主要有二:1. 这些方法利用了任务中包含的物体类别信息,而人群计数作为回归(regression)任务并没有这种信息;2. 分类和分割的标签基本没有歧义,而人群计数所使用的密度图则包含大量的标签歧义(label a...
我们不用看图像的补丁,而是使用可靠的卷积神经网络(CNN)构建一个端到端的回归方法。这将整个图像作为输入,并直接生成人群计数。CNN在回归或分类任务中非常有效,并且在生成密度图方面也证明了它们的价值。 CSRNet是我们在本文中将实现的一种技术,它部署了一个更深层次的CNN,用于捕获高级别的特性和生成高质量的密度图...
我们不用看图像的补丁,而是使用可靠的卷积神经网络(CNN)构建一个端到端的回归方法。这将整个图像作为输入,并直接生成人群计数。CNN在回归或分类任务中非常有效,并且在生成密度图方面也证明了它们的价值。 CSRNet是我们在本文中将实现的一种技术,它部署了一个更深层次的CNN,用于捕获高级别的特性和生成高质量的密度图...
今天,我将分享一个例子——如何计算人群中的人数深度学习与计算机视觉? 但是,在我们开始之前,请先帮我一个忙…… 人脸识别或人脸签到往往是1:1,或1:N的图像识别技术,但如何数人数,少量只要能识别人脸当然就可以数人数了。 但当我们面临大规模拥挤的人群,我们可能不需要识别人脸,只是人群计数,是否可以实现呢?
人群计数论文翻译(1)MCNN 屁屁 MCNN 多列卷积网络(2016) MCNN可以作为深度学习对人群计数任务的入门论文,虽然模型结构简单,时间久远,但是对于入门来说比较友好。在数据集,模型及ground-truth等各方面讲解较为清晰。… 阅读全文 赞同 15 10 条评论 ...
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...
保险业人群计数方法实现 1.方法选择设计 综合考虑保险业人群计数对于准确率和生物特征安全性等方面的严格需求,在此采用基于密度图的方法,进行保险业人群计数设计和实现。 经过深入研究发现,尽管基于密度图的人群计数方法相比其他两类方法,在准确率等方面取得了较为...
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...