使用多尺度多任务卷积神经网络进行人群计数的资料说明

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上传日期: 2019-11-06

上 传 者: 易水寒他上传的所有资料

资料介绍

标签:数据库(1064)神经网络(2031)

  在智能监控领域,实现人群计数具有重要价值,针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题,提出一种多尺度多任务卷积神经网络(MMCNN)进行人群计数的方法。首先提出一种新颖的自适应人形核生成密度图描述人群信息,消除人群遮挡影响;其次通过构建多尺度卷积神经网络解决人群尺度不一问题,以多任务学习机制同时估计密度图及人群密度等级,解决人群分布不均问题;最后设计一种加权损失函数,提高人群计数准确率。在UCF_CC_50和World Expo‘10数据库上进行了评估,验证了自适应人形核的有效性。实验结果表明:所提算法比Sindagi等的方法 (SINDAGI V A,PATEL V M. CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density esTImaTIon for crowd counTIng. Proceedings of the 2017 14th IEEE InternaTIonal Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance. Piscataway,NJ:IEEE,2017:1-6)在UCF_CC_50数据库上平均绝对误差(MAE)数值和均方误差(MSE)数值分别降低约1. 7和45;与Zhang等的方法(ZHANG Y,ZHOU D,CHEN S,et al. Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network. Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern

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