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摘要:
为了提高人群计数精度,设计一种基于单列特征融合卷积神经网络的人群计数技术.该网络包含前端网络、中端网络以及后端网络三个部分.前端网络采用VGG16网络的前十层并使用特征金字塔池化来融合基础特征;中端网络采用小尺寸卷积层堆叠以及特征融合的方法来提取多尺度特征;后端网络采用不同空洞率的空洞卷积层来提高感受野,从而得到人群密度图.实验在ShanghaiTech数据集上进行,结果表明,该网络在人群计数上具有良好的准确性与鲁棒性.
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文献信息
篇名 基于单列特征融合卷积神经网络的人群计数技术
来源期刊 无线通信技术 学科
关键词 人群计数 人群密度图 特征融合 神经网络
年,卷(期) 2020,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 30-34
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-8329.2020.04.007
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人群计数
人群密度图
特征融合
神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
无线通信技术
季刊
1003-8329
61-1361/TN
16开
西安市翠华路275号
1971
chi
出版文献量(篇)
1210
总下载数(次)
1
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