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.

High and low density multi-dimension perspective multivariate information fusion crowd counting method