【摘 要】
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估计出监控场景中实时人数有助于突发事件的事前预警和事后决策。本文对治安智能视频监控系统中的拥挤人群计数以及人群密度统计进行了深入的研究。通过分析已有拥挤人群计数
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估计出监控场景中实时人数有助于突发事件的事前预警和事后决策。本文对治安智能视频监控系统中的拥挤人群计数以及人群密度统计进行了深入的研究。通过分析已有拥挤人群计数算法的缺点和不足,使用基于深度学习的方法解决治安监控视频中的拥挤人群计数问题。该方法主要采用1*1、3*3小卷积核的VGG16主干网络,对人群中的人员信息进行分类和特征提取。为了减少提高阈值后正样本数量急剧减少出现过拟合的情况,以及避免训练和测试时使用不同阈值会导致检测器性能下降的情况,本文借鉴了Cascade R-CNN网络的级联结构对输入视频的帧图像进行分析和处理,利用不同阶段设置不同的Io U阈值,获得足够多的正样本,减少过拟合情况,并利用多任务损失函数以及Hadamard乘积得出行人检测网络,输出最终的人群数量。本文所改进的行人计数算法在公共数据集World Expo’10 Crowd Counting中进行了实验,并与其他算法进行了对比,验证了本方法的可行性与有效性。
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