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题名基于并行卷积神经网络的人群密度估计方法
被引量:2
- 1
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作者
贾翻连
张丽红
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机构
山西大学物理电子工程学院
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出处
《测试技术学报》
2018年第1期71-75,共5页
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基金
山西省科技攻关计划(工业)资助项目(2015031003-1)
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文摘
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.
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关键词
人群密度
图像分块
特征提取
特征融合
并行卷积神经网络
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Keywords
crowd density
image segmentation
feature extraction
feature fusion
parallel convolutionneural network
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于改进的卷积神经网络的人群密度估计
被引量:2
- 2
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作者
贾翻连
张丽红
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机构
山西大学物理电子工程学院
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出处
《计算机技术与发展》
2019年第2期77-80,共4页
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基金
山西省科技攻关计划(工业)资助项目(2015031003-1)
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文摘
人群密度估计是视频监控的一个研究热点,为了得到更为准确的估计率,将卷积神经网络应用到人群密度估计中。卷积神经网络在特征提取时能够高效自适应学习深层次的特征,体现了其在深度学习领域的优越性,但在预处理时会出现振荡现象,且卷积层与子采样层间特征图的大小匹配会影响计算速度和时间。对此,提出离散小波变换替换卷积神经网络中的子采样层,并对网络中的权重矩阵进行重新计算,通过权重自适应改善预处理时的振荡现象,提高卷积网络中特征图大小的匹配度,并将之应用到人群密度估计,以有效地提高数据间的相关性,增强网络的学习能力,提高人群密度等级分类的准确率。实验结果表明,改进后的网络具有较好的学习及分类效果和鲁棒性,对人群密度能够进行较为准确和快速的估计。
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关键词
人群密度
深度学习
小波变换
神经网络
权重自适应
特征提取
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Keywords
population density
deep learning
wavelet transform
neural network
adaptive weight
feature extraction
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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