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1.
针对人群计数方法中存在的尺度变化和多层级特征融合不佳的问题,基于U-Net的编码器-解码器网络结构,提出一种自适应特征融合网络,来进行精准的人群计数。提出自适应特征融合模块,根据解码器分支的需要,高效地聚合编码器分支提取的高层语义信息和底层的边缘信息;提出自适应上下文信息提取器,从不同感受野下提取多尺度的上下文信息并自适应加权融合,提高网络对于人头尺度变化的鲁棒性。在ShanghaiTech、UCF-CC-50和UCG-QNRF上的实验表明,与目前主流的人群计数算法相比,该算法具有更强的准确性和鲁棒性。 相似文献
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4.
针对现有的计步算法无法适应用户行走状态、手机姿态多样性的问题,以及有效解决静止状态下的虚假步态周期的判别问题,提出基于峰值检测的自适应时间窗口计步算法。该算法通过检测加验证的方式进行计步,利用双重滤波对原始加速度进行预处理,根据峰、谷值时间差的自适应时间窗口消除伪峰值,再利用方差与标准差对检测到的峰值进行验证。实验结果表明,该算法相比传统方法(固定窗口峰值检测、条件判断峰值检测)在不同运动状态、不同手机姿态下的平均计步精度分别提高了7.7%、3.4%,并且优于目前流行的商业步数计算应用。 相似文献
5.
针对严重的尺度变化和遮挡导致在不同密集场景人群计数任务中性能差的问题,在密集场景识别网络(CSRNet)的基础上通过增加多尺度特征融合结构并引入空间注意力机制,提出了一种多尺度空间注意力特征融合网络(MAFNet)。在MAFNet进行特征提取之前,需要对添加了人头标记的场景图进行高斯滤波生成真实密度图;此外,MAFNet还通过联合使用两种基本损失函数的方法来约束密度估计图与真实密度图的一致性。接着,MAFNet以多尺度特征融合结构为主干,首先采用边提取多尺度特征边融合的策略得到多尺度融合特征图,然后使用空间注意力模块对特征图进行校准和再融合,之后通过扩张卷积生成密度估计图,最后对密度估计图逐像素积分得到场景中的人数。为了验证所提出模型的有效性,在四个人群计数数据集(ShanghaiTech、UCF_CC_50、UCF_QRNF和World-Expo’10)上进行了评估。其中ShanghaiTech数据集PartB的实验结果显示,MAFNet与CSRNet相比,平均绝对误差(MAE)降低了34.9%,均方误差(MSE)降低了29.4%。在多个数据集上的实验结果表明,采用注意力机制和多尺度特征融合策略使MAFNet可以提取更多细节信息,减少尺度变化和遮挡带来的影响。 相似文献
6.
针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。 相似文献
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8.
Crowd counting with density estimation has been an active research community due to its significant applications in the fields of public security, video surveillance, traffic monitoring. However, Crowd counting for congested scenes often suffers from some obstacles including severe occlusions, large scale variations, noise interference, etc. In this paper, using the first ten layers of a modified VGG16 and dilated convolution layers as the framework, we have proposed a CNN based crowd counting and density estimation model improved by the attention aware modules with residual connections. To tackle the problem of noise interference, convolutional block attention modules have been introduced into the deep network to segment the foreground and background to focus on interest information, refining deeper features of the input image. To improve information transmission and reuse, residual connections are utilized to link 3 attention blocks. Meanwhile, dilated convolution layers keep larger reception fields and obtain high-resolution density maps. The proposed method has been evaluated on three public benchmarks, i.e. Shanghai Tech A & B, UCF-QNRF and MALL, achieving the mean absolute errors of 64.6 & 8.3, 113.8 and 1.68, respectively. The results outperform some existing excellent approaches. This indicates that the proposed model has high accuracy and better robustness, which is suitable for crowd counting and density estimation in various congested scenes. 相似文献
9.
松材病虫病是最紧迫的威胁之一,最近对中国针叶林造成了严重破坏,为了阻止松材病虫病的快速传播,必须在早期准确检测和计数受感染的树木。提出了一种基于密度图的方法,用于从高分辨率航拍图像中估计具有松材病虫病的树木数量,方法引入了阈值分割、形态处理和超像素技术,以最大限度地减少由于建筑物和岩石等相似背景物体引起的误差。实验表明,所提出的方法优于密度学习 算法,平均绝对误差、均方根误差和绝对误差方差分别从21.3、22.2和127.2减少到8.0、11.7和59.6,计数准确率从54.7%提高到81.3%。 相似文献
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