基于时空多尺度网络的人流密度图估计、定位和跟踪方法

摘要

本发明公开了一种基于时空多尺度网络的人流密度图估计、定位和跟踪方法，所述方法包括：构建由计数分支、定位分支和跟踪分支三个分支组成的时空多尺度注意力网络，所述网络用于同时解决密度图估计、定位和跟踪的多任务；在连续帧中聚合多尺度特征图以更好地利用时间一致性，并将注意力模块应用到聚合的多尺度特征图上，以强制网络利用判别性时空特征来获得更好的性能；该网络采用端到端的训练方式，总体损失函数由密度图损失、定位损失和关联损失三部分组成，并在密度图和定位图上使用相同的像素级别欧几里得损失。本发明获得了更好的性能。