基于特征金字塔的人群密度估计方法

• 作者: 胡钢 邓远志
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 人群密度 特征金字塔 卷积神经网络 透视图 几何适应高斯核
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机与控制系统
• 页码范围: 108-114
• 页数: 7页
• 分类号: TP29
• 字数: 4923字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2020.04.222

摘要

轨道交通作为城市中主要的运输方式之一,客流量大,易因拥挤而引发人群骚乱、踩踏等安全事故,并引发一系列公共安全问题,造成重大人员伤亡和财产损失.利用监控图像及其相应标注数据行模型监督训练,训练可融合高低阶特征图的卷积神经网络,对图像中不同尺度人群的底层特征高分辨率和高层特征的高语义信息进行融合,达到可预测多尺度图像的人群密度图和估计人群人数的目的.结合几何适应高斯核以及人群透视图,生成的人群密度图能表达三维真实场景中的人群密度分布情况.通过增广训练数据集,增强网络泛化能力,提高网络的鲁棒性.所提出的深度特征金字塔卷积神经网络模型能够提高人群密度估计的准确率,便于人群预警管理系统尽早发现拥挤踩踏事故的端倪,给有关部门采取相关措施提供帮助.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡钢		8	2	1.0	1.0
5	邓远志		2	0	0.0	0.0