基于卷积神经网络的人群计数研究

被引：2

作者：

袁烨

吴震宇

江先志

机构：

[1] 浙江理工大学机械与自动控制学院

来源：

成组技术与生产现代化 | 2017年 / 34卷 / 02期

关键词：

人群计数; 卷积神经网络; 密度图;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算]; TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

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malldataset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.

引用

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