【摘 要】
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在智能监控领域,实现人群计数具有重要价值,针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题,提出一种多尺度多任务卷积神经网络(MMCNN)进行人群计数的方法。首先提出一种新
【机 构】
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常州大学信息科学与工程学院,常州纺织服装职业技术学院能源管理科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501060);江苏省自然科学基金资助项目(BK20150271);江苏省道路载运工具新技术应用重点实验室开放课题项目(BM20082061708)~~
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在智能监控领域,实现人群计数具有重要价值,针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题,提出一种多尺度多任务卷积神经网络(MMCNN)进行人群计数的方法。首先提出一种新颖的自适应人形核生成密度图描述人群信息,消除人群遮挡影响;其次通过构建多尺度卷积神经网络解决人群尺度不一问题,以多任务学习机制同时估计密度图及人群密度等级,解决人群分布不均问题;最后设计一种加权损失函数,提高人群计数准确率。在UCF_CC_50和World Expo'10数据库上进行了评估,验证了自适应人形核的有效性。实验结果表明
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