人群计数研究综述

摘要

人群计数广泛应用在公共安防、视频监控和智慧城市建设等领域,对控制特定场所人数、指挥公共交通、防止疫情蔓延、保障社会稳定具有重要积极意义。传统的计数方法精度不高、场景受限,随着深度学习的发展,传统方法逐渐被卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)方法代替。介绍了人群计数的研究背景、现状和发展趋势,叙述了两种传统方法;从计数精度、网络结构、评价指标和数据集等方面重点分析了CNN方法,发现CNN技术可以有效解决多尺度和跨场景等问题;阐述了基于Vision Transformer(ViT)序列的弱监督计数方法并且对比各类方法。对未来人群计数的研究前景做出展望。