基于上下文特征重聚合网络的人群计数

• 作者: 郝晓亮 杨倩倩 夏殷锋 彭思凡 殷保群
• 来源期刊: 信息技术与网络安全
• 关键词: 人群计数 上下文特征增强 多尺度特征融合 密度图
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 人工智能|Intelligent Algorithm
• 页码范围: 59-65
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.07.010

摘要

针对计数问题中人群目标尺度的变化问题,提出了一种基于上下文特征重聚合的计数算法.将高层网络提取的语义信息与底层网络提取的人群尺度细节信息相结合,旨在利用浅层网络中提取的信息向深层网络提取的特征中融入不同尺度的行人目标特征,从而融合多种尺度的人群特征回归出高质量的人群密度图.此外,在ShanghaiTech、UCF_CC_50以及UCF_QNRF三个数据集进行算法的性能验证,并通过结构实验验证本文结构的有效性.