多特征信息融合的人群密度估计方法

人群密度估计在智能安全防范领域具有重要的应用价值.针对人群密度估计在二维图像中视角变化呈现较大差异、特征空间信息丢失、尺度特征和人群特征提取困难等问题,提出了一种多特征信息融合的人群密度估计方法.该方法通过注意力机制引导的空间注意力透视(Perspective of spatial attention,PSA)方法,对图像多视角信息进行了有效信息编码,获取了特征图的空间全局上下文信息,弱化了视角变化带来的影响;而后通过多尺度信息聚合(Multi-Scale Information Aggregation,MSIA)方法,利用多尺度非对称卷积与不同膨胀率的空洞卷积进行了有效融合,获取了较为全面的图像尺度及特征信息.最终通过细致语义特征嵌入融合的方式,补充了高层特征图的空间信息及低层特征图的语义信息,并使上下文信息与尺度信息相互补充,提高了模型的准确度与鲁棒性.采用ShanghaiTech、Mall、Worldexpo'10数据集进行了实验验证,实验结果表明,所提方法的性能较其他对比方法有一定的提升.     

高低密度多维视角多元信息融合人群计数方法

针对人群密度在二维图像中随图像视角变化呈现较大差异、特征空间多尺度信息丢失等问题,提出一种多维视角多元信息融合(MDPMIF)的人群密度估计方法.首先,由“上-左-右-下”的方向对视角变化进行信息编码,通过递进聚合方式捕获深层次全局上下文信息,同步提取多维度视角的尺度关系特征;然后,设计联合学习策略获取全局尺度关系特征,并将全局上下文表达、全局尺度关系特征集成,得到更全面的视角变换描述;最后,采用语义嵌入方式实现高、低阶特征相互补充,增强输出密度图的质量.同时,真实场景下的人群聚集模式存在差异,单纯密度图方法易对图像中的低聚集部分造成人群计数高估,基于此,提出一种高低密度多维视角多元信息融合人群计数网络.设计高低密度区分策略对MDPMIF输出进行高低密度区域自适应划分,高密区域保持MDPMIF网络估计结果,低密区域采用检测方法实现人群计数修正,提高模型的鲁棒性.实验结果表明,所提出方法的性能优于对比方法.