一种多特征融合的人群密度估计方法.pdf

本发明公开一种多特征融合的人群密度估计方法，包括：提取基于KLT跟踪的轨迹段数目特征；对现存的人群密度估计算法的特征，包括GLCM纹理分析特征、像素统计特征，再和轨迹段数目特征在不同场景下进行实验对比，找到对人群密度估计最适合的特征组合：GLCM纹理特征+像素统计特征+轨迹段数目特征。提取出训练集视频帧的轨迹段数目特征、像素统计特征和纹理特征，送入线性回归模型中训练，得到的模型，计算出测试视频帧中行人的数目。本发明将基于KLT跟踪的轨迹段数目作为人群密度估计的特征，并将其应用到线性回归模型，和现有的基于个

2023-06-25

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多特征信息融合的人群密度估计方法.pptx

多特征信息融合的人群密度估计方法目录多特征信息融合方法特征选择与提取信息融合算法融合效果评估优势与挑战人群密度估计方法传统估计方法深度学习模型数据集与标注模型性能评估多特征信息融合在人群密度估计中的应用应用场景与需求融合方法选择与实现实验设计与分析实际应用与效果多特征信息融合的人群密度估计方法比较研究比较研究方法比较研究结果结果分析与应用建议研究展望与挑战多特征信息融合的人群密度估计方法实践案例案例选择与背景案例实施过程案例效果评估与反馈案例总结与启示多特征信息融合的人群密度估计方法未来发展技术发展趋势应

2024-10-09

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一种基于残差网络的多尺度特征融合的人群密度估计方法.pdf

本发明公开了一种基于残差网络的多尺度特征融合的人群密度估计方法，属于视频图像处理技术领域领域，本发明的目的在于提供一种基于残差网络的多尺度特征融合的人群密度估计方法，该方法基于人群密度预测的算法，通过多级网络获得多尺度特征，依靠多尺度特征融合，有效协调网络对低级特征的保留和对高级特征的提取，有效提升所训练的网络在识别高密度人群数量时的精度，为综合管理系统提供人流密度的监督信息，防范突发性人群密集事件。

2023-07-25

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一种基于多尺度信息融合网络的空基人群计数与密度估计方法.pdf

本发明公开了一种基于多尺度信息融合网络的空基人群计数与密度估计方法，属于航空监视领域。首先针对某张待检测场景图，对图像进行在线采样的数据增广，并将每个像素进行归一化后，转换得到真实密度图。然后对真实密度图使用多尺度特征编码器进行特征提取与编码，得到五张特征图；将多尺度特征编码器于解码器级联，输入特征图进行解码并拼接融合，输出最终的特征图f。最后使用图像生成模块将解码拼接融合的最终特征图f转化为人群密度图；对人群密度图中每个像素点的值求积分得到人群的密度估计，将所有像素点的值相加求和，得到总人数计数。本发明

2023-11-13

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基于卷积神经网络的多尺度融合特征图在人群密度估计中的应用.pptx

基于卷积神经网络的多尺度融合特征图在人群密度估计中的应用目录添加目录项标题卷积神经网络概述卷积神经网络的基本结构卷积神经网络在图像处理中的应用多尺度特征提取的重要性多尺度融合特征图的方法特征图的尺度变换特征图的融合策略融合特征图的优化方法人群密度估计的背景和意义人群密度估计的应用场景当前人群密度估计的方法和局限性基于多尺度融合特征图的方法的优势实验设计和结果分析数据集介绍和预处理实验设置和模型训练过程实验结果分析和比较对结果的解读和对未来工作的展望感谢观看

2024-10-04

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