基于深度卷积神经网络的人群密度估计方法

作     者：谭智勇 袁家政 刘宏哲 李青 Tan Zhiyong;Yuan Jiazheng;Liu Hongzhe;Li Qing

作者机构：北京市信息服务工程重点实验室北京100101 北京成像技术高精尖创新中心北京100048 

基　　金：国家自然科学基金项目(61271369 61502036 61571045) 国家科技支撑项目(2014BAK08B 2015BAH55F03) 北京市自然科学基金项目(4152018 4152016) 

出 版 物：《计算机应用与软件》 (Computer Applications and Software)

年 卷 期：2017年第34卷第7期

页      码：130-136页

摘      要：人群密度自动估计作为人群控制和管理的方法,是当前视频监控中的一个重要研究领域。现有的方法通过提取复杂的特征来进行人群密度估计,由于人群遮挡、透视效果和环境复杂等条件限制,难以满足实际应用中的需求,而深度卷积神经网络在特征学习上具有较强的能力。提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN(Deep Convolution Neural Network)的方法来进行自然场景下人群密度估计。首先,为了消除摄像机透视效果,以图像中行人身高作为尺度基准,将图像分成多个子图像块。其次,设计一种新的深度卷积神经网络结构,利用多种不同的卷积核提取人群图像的深层次特征进行人群密度估计。实验结果证明该方法在自然场景下人群密度估计具有良好的稳定性和鲁棒性。

主 题 词：人群密度估计 图像分块 深度卷积神经网络 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1000-386x.2017.07.025

馆 藏 号：203254328...