基于并行卷积神经网络的人群密度估计方法

作者：贾翻连; 张丽红

来源：测试技术学报, 2018, 32(01): 71-75.

• 人群密度
• 图像分块
• 特征提取
• 特征融合
• 并行卷积神经网络

人群密度自动估计是智能视频分析的研究内容之一.目标之间相互遮挡、背景复杂等因素影响了人群密度估计的准确性.随着数据规模的不断扩大,深入学习已经成为数据处理中非常有用的工具.本文提出了一种并行卷积神经网络模型,对人群密度进行估计并分类.首先,将图片进行分块并将之作为并行卷积神经网络的输入;然后,基于不同区域采用不同的卷积核提取不同的特征,并进行特征融合;最后,将其进行分类,并得到分类结果.实验表明:该网络具有较好的学习及分类效果和较高的运算速度,对人群密度能够进行较为准确和快速的估计.

• 单位
  电子工程学院