计算机工程

作者：翟强, 王陆洋, 殷保群, 彭思凡, 邢思思

单位：中国科学技术大学 自动化系, 合肥 230027

关键词：人群计数,卷积神经网络,可变形卷积,特征图,密度图

基金：装备预研领域基金（61403120201）。

为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题，提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络（CNN）和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征，引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图，从而生成高质量的密度图。Shanghai Tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明，该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系，且计数准确性高、鲁棒性强。

来源：2020年第2期

《计算机工程》期刊编辑部

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