基于深度学习的稠密人群检测

在针对稠密人群检测的试验中,传统来说,主要的方法有基于检测和基于回归两种方式。在人群密度较小样本量少的情况下,目标区域呈现出无遮挡,基于检测的方法效果较好。在人群密度较大样本量大的情况下,目标区域有目标遮挡,基于回归方法的效果较好。目前两种方法都得到了不同成程度的应用,然而,不论哪一种方式,要想精确检测出场景人数仍然是一个巨大的挑战。对于复杂场景下的稠密人群检测,本文系统性得总结出了几种最近的深度神经网络检测的方法,这些方法均是在稠密人群检测方面取得了较为理想的结果。