一种基于深度学习的高密度人群人数估计方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的高密度人群人数估计方法。本发明用混合高斯模型的方法提取视频的前景和背景图像，并进行预处理操作；采集热成像图，使用热成像仪获取该前景图像所对应的RGB热力图像。然后提取该热力图像中所有R通道的值，生成一个热力矩阵；采集灰度图像；训练一个卷积神经网络模型；用训练之后的人群估算模型对步骤4中的人口热力矩阵进行测试，得出模型反馈的结果，最终得出估算的人群数量。本发明综合考虑了人数较少场景和人数较多场景，设计出了使用热力图和灰度图生成热度矢量矩阵，并根据训练好的卷积神经网络模型代入计算，最终估计出人群人数的方法。本发明在各种场景中均具有比较高的估计精度。