基于深度学习的人群计数算法综述

人群计数在视频监控、公共安全、智能商业等许多领域都有广泛的应用,近年来,随着深度学习的不断发展,人群计数已经成为计算机视觉领域研究的热点之一。本文根据提取特征方式的不同,将人群计数分为两类一类是传统方法,另一类是基于深度学习的方法,对基于卷积神经网络的方法进行重点分析和介绍;进一步介绍了人群计数领域的基准数据集和其他代表性数据集,实验结果表明,在人群密集和尺度变化较大的场景,基于卷积神经网络的方法优于传统方法,在尺度变化较大、人群较复杂的场景中多列网络比单列网络计数更加准确,效果更好;最后讨论了算法的未来发展方向。