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基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法研究的任务书
任务书
题目：基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法研究
一、任务背景
随着城市化进程的加速，人口聚集现象日益凸显，人口密度的不断增加，带来了城市交通、环境等方面的挑战。针对这种情况，人群计数技术具有非常广阔的应用前景，例如对公共场所的人流状况进行监测，以便优化公共服务的供给、提高城市公共管理的精细化水平，进行安全监管等。
人群计数是图像分析领域的一个重要问题，其目标是在给定的图像中自动准确的计算图像区域内的人数。由于人群计算涉及到各种困难问题，例如人群密集、遮挡、缩放和形态的变化等，这种技术引起了学术界的广泛关注，深度学习已经成为解决这类问题的主要方法。
在以往的研究中，深度特征融合的技术被广泛应用于目标识别和目标检测中，但在人群计数问题上，在单幅图像上融合不同深度特征以提高估计效果的应用却很少。因此，本次任务旨在研究基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法，以提高该技术在实际应用中的效果和准确性。
二、任务内容
本任务旨在研究基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法，主要包括以下内容：
1.综述现有人群计数方法及其局限性；
2.定义人群计数项目的数据集及其标注方式；
3.研究基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法，提出新的算法并完成实验验证；
4.评估算法的性能和有效性。
具体要求：
1.设计并实现基于深度特征融合的单幅图像人群计数算法；
2.实现对所定义的数据集上的标注；
3.实现人群计数准确性评估方法和性能测评的相关指标；
4.完成实验验证，并与现有的人群计数方法进行比较。
三、任务时间
本任务计划完成时间为：四个月。
其中：
第一周：翻阅相关文献，制定任务计划和实施计划；
第二周-第六周：收集并整理数据集，进行数据标注等预处理工作；
第七周-第十二周：研究基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法，实现算法；
第十三周-第十五周：进行实验验证和性能评估；
第十六周-第十七周：进行实验结果分析及进一步优化；
第十八周-第二十周：撰写论文并进行审稿。
四、任务要求
1.需具备深度学习相关的算法和编程基础，了解计算机视觉领域的相关知识；
2.具有实践经验和研究能力，熟悉相关研究方法，具有较好的数据分析和模型分析能力；
3.对算法的创新思考和技术提升有较高的追求，能够承担一定的研究压力，并采用有利于实现任务目标的一系列创新性措施；
4.能够积极配合指导教师完成任务，并按时完成任务。
五、任务成果
1.完成对现有人群计数方法及其局限性的综述；
2.定义人群计数项目的数据集并进行成功标注；
3.设计并实现基于深度特征融合的单幅图像人群计数方法，并完成实验验证；
4.对算法的性能和有效性进行评估；
5.撰写一份完整的论文，并进行审稿。
六、参考文献
[1]Chen,Y.,Li,J.,Xiao,M.,Xu,W.,&Tian,Q.(2012).Featureminingforlocalisedcrowdcounting.InProceedingsofthe12thEuropeanconferenceonComputerVision-VolumePartVI(pp.45-59).SpringerBerlinHeidelberg.
[2]Kang,M.,&Lee,Y.(2014).Convolutionalneuralnetworksforno-referenceimagequalityassessment.InProceedingsoftheIEEEConferenceonComputerVisionandPatternRecognitionWorkshops(pp.27-33).
[3]Somani,A.K.,&Divakaran,A.(2017).CountingCrowdsandLinesusingDeepLearning.In2017IEEEInternationalConferenceonComputerVisionWorkshop(ICCVW)(pp.1552-1558).IEEE.
[4]Fu,Y.,Li,R.,Zhang,T.,Jiang,S.,&Xie,D.(2019).Dual-BranchMulti-ScaleAttentionNetworkforCrowdCounting.IEEETransactionsonMultimedia,21(8),2062-2077.