基于卷积神经网络的人群计数研究

• 作者: 吴震宇 江先志 袁烨
• 来源期刊: 成组技术与生产现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 人群计数 卷积神经网络 密度图
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 信息化技术
• 页码范围: 49-53
• 页数: 5页
• 分类号: TH162.1
• 字数: 3671字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-3269.2017.02.011

摘要

针对卷积神经网络模型训练效率不高的问题,在人群计数方面提出了一种分块多列卷积神经网络构架,即将整幅图像分割成大小相等的3部分后分别进行训练.这样大大降低了单个模型数据的输入维度,训练效率有了很大的提升.针对数据准备阶段密度图不易生成的问题,提出了一种简化且有效的密度图生成方法.在公开数据集mall_dataset上对所提出的方法进行了验证,并与现在表现优秀的多列卷积神经网络(MCNN)方法做了对比.实验结果表明,本方法在保持计数准确率的基础上提高了模型的训练效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴震宇	浙江理工大学机械与自动控制学院	40	95	5.0	8.0
2	江先志	浙江理工大学机械与自动控制学院	18	54	4.0	7.0
3	袁烨	浙江理工大学机械与自动控制学院	1	3	1.0	1.0