基于卷积神经网络的人群密度分布估计方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的人群密度分布热度图生成方法，将人群图片集分为训练样本集及测试样本集，利用全卷积神经网络架构进行人群标签图像分割，利用卷积神经网络进行人数回归；并通过多尺度模板运算对密度图进行纠正，根据修正后的密度图和回归人数，生成人群密度分布热度图，完成人群密度分布估计。本发明利用全卷积神经网络强大的学习能力，提取图像的深层特征，进行准确的人群分割，克服了传统方法的密度计算对于全图特征的低效性和盲目性；通过多尺度的模板纠正，一定程度上克服了人群远近的透视效应；针对估计人数做映射，不同摄像头的热度图具可横向对比，适用于多种人群场景，能够实时获取人群密度分布热度图。