U-GAnet多通道特征重构人群密度检测模型

U-GAnet多通道特征重构人群密度检测模型

论文摘要

在基于视觉的人群计数研究中,针对计数中人群存在遮挡和个体尺寸不确定问题,提出一种多通道特征重构密度图的计数算法。模型利用膨胀卷积网络对图像进行多尺度特征提取,提高模型的感知区域,增强模型对尺度敏感性;通过多通道融合浅层特征生成人群密度图,结合基于Earth-Mover距离的生成对抗机制提高模型精度。为验证算法的有效性,分别与主流方法在标准数据集ShanghaiTech、UCF-QNRF、UCF-CC-50上进行对比实验。实验结果表明,提出的方法有效地提高了计数准确度,并对场景具有一定鲁棒性。

论文目录

  • 1 提出算法
  •   1.1 U-GAnet网络结构
  •   1.2 密度回归网络
  •     1.2.1 膨胀卷积层
  •     1.2.2 密度回归网络
  •     1.2.3 残差判别网络
  •     1.2.4 目标函数
  • 2 实验结果与分析
  •   2.1 数据集预处理
  •   2.2 膨胀卷积层性能的影响
  •   2.3 密度预估结果比较
  • 3 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 赵新宇

    关键词: 人群计数,膨胀卷积网络,多通道,密度图,生成对抗

    来源: 电脑知识与技术 2019年35期

    年度: 2019

    分类: 信息科技

    专业: 计算机软件及计算机应用,自动化技术

    单位: 公安部第一研究所

    分类号: TP391.41;TP183

    DOI: 10.14004/j.cnki.ckt.2019.4224

    页码: 197-200

    总页数: 4

    文件大小: 1844K

    下载量: 49

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