基于计算机视觉的共享单车数量统计和密度估计的方法

摘要

本发明提供基于计算机视觉的共享单车数量统计和密度估计的方法，包括如下步骤：获取大量不同场景下含有共享单车的图片，标注并生成数据集；对数据集进一步处理，采用高斯函数将原始的单车分布图转化为对应的密度分布图；将数据集划分为训练数据集和测试数据集；构建多列CNN模型；将训练数据集作为CNN模型的输入，将对应输出的密度估计图与之前标注的密度分布图计算损失函数，反向传播训练模型。将训练好的CNN模型部署到视频分析系统中，分析视频监控设备采集的视频流数据，检测共享单车的数量和密度是否超标。本发明使用深度学习技术，能够完整地呈现现场情况和信息，且高度智能化，并能在视觉分析系统中长期稳定运行。