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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。