【摘 要】
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作为一项典型的计算机视觉任务,人群计数的目标是精准高效地统计视频或图片等载体中所含有的总人数。目前,人群计数任务已在公共安全领域的诸多方面得到大力推广和积极应用,越来越多的学者开始将其作为研究课题进行专项讨论。基于采取的方法或者手段,可将人群计数大体划分为两种:一种是基于回归的人群计数,它主要通过创建的回归模型进行人数统计;另一种则是基于检测的人群计数,它依托成熟的目标检测技术对特定场合中包含的人
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作为一项典型的计算机视觉任务,人群计数的目标是精准高效地统计视频或图片等载体中所含有的总人数。目前,人群计数任务已在公共安全领域的诸多方面得到大力推广和积极应用,越来越多的学者开始将其作为研究课题进行专项讨论。基于采取的方法或者手段,可将人群计数大体划分为两种:一种是基于回归的人群计数,它主要通过创建的回归模型进行人数统计;另一种则是基于检测的人群计数,它依托成熟的目标检测技术对特定场合中包含的人数进行统计。在深度学习日臻成熟且取得长足进展的今天,基于回归的人群计数算法借助卷积神经网络学习图片和密度图间的非线性映射使得算法的计数性能取得了明显进步。然而,相较于基于检测的方法来讲,密度图存在明显的局限性:它仅能阐明人群的分布特征,无法对每一个对象所在的具体位置进行精准定位,严重制约了此方法在视频监控、行人识别等领域的推广及应用。人头检测在人群计数任务中主要面临目标分辨率低、目标间遮挡等一系列难点。为实现算法在密集场合中精准、高效地检测人头,本文基于两阶段目标检测网络模型,同时从下述两方面为突破口进行优化和调整:1)对于小尺度人头由于低分辨率、语义信息不全而造成分类精准度较低的问题,本文在参考前人研究成果的基础上构建了一个以特征金字塔网络为基础的特征融合网络,将高层特征的语义信息与高分辨率的低层特征相结合,促使网络检测精度有效提高。而后通过融合在密度图中提取的人头分布数据全面改善网络检测密集人头的水平。2)人群密度图的质量将直接影响到网络检测密集人头的效果。对此,本文尝试通过科学合理的方法调整和优化密度图预测网络:通过设计多支路卷积神经网络,根据目标的尺寸在不同支路预测密度图。实验证明,本文设计的密度图预测网络与现有的回归计数算法相比性能有所提高。最后,将密度图通过softmax函数和sigmoid函数进行特征选择与增强后,与人头检测网络模型提取的特征相融合,使得算法在拥挤视觉场景下的人头检测任务上取得了优异性能,具有良好的检测可行性。
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