【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人群密度估计，尤其涉及一种基于误差自驱型的人群密度估计方法。
技术介绍
1、人群密度估计定义为检索图片或者视频片段中人的数量，一般使用人头作为计数单位，广泛应用在视频监控、车流控制、细胞计数、病虫害预防等重要领域。尤其在医疗卫生技术高度发达的今天，全球人口总量已接近80亿，各国城市化进程不断推进，文旅产业不断发展，相关的商业区、旅游景点、交通枢纽站等公共场所日益增多，导致一些固定容量的公共场所经常出现人群过度聚集的现象，当出现紧急事件时该环境极易发生踩踏事故。人群密度估计可以应用在视频监控领域，在人群数量超出合理范围时及时将其分流或疏散，在公共安全领域具有广阔的应用空间。
2、在真实的视觉场景中，人群分布并不均匀，可能绝大多数的行人紧密聚集在某个热点区域内，而少部分行人稀疏分布在空旷区域，不平衡的人群分布容易导致密集性的数量低估或高估。现有方法多采用空间注意力监督感兴趣区域，或基于密度分级与子区域切分策略，取得了有效的性能提升。但是，此类方法往往训练困难，收敛缓慢，同时没有充分利用全局上下文信息进行像素级别的特...
【技术保护点】
1.一种基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，步骤S1所述训练集和验证集的样本数量分别为300和182，在训练集中，通过随机裁剪操作得到400×400大小的图像块，同时以0.5的概率将其水平翻转，并以0.1的概率灰度化训练图片；在测试集中，将样本尺寸调整为16的倍数。
3.根据权利要求1所述基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，步骤S1制作的密度图标签F(x)表示为：
4.根据权利要求3所述基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，步骤s1所述训练集和验证集的样本数量分别为300和182，在训练集中，通过随机裁剪操作得到400×400大小的图像块，同时以0.5的概率将其水平翻转，并以0.1的概率灰度化训练图片；在测试集中，将样本尺寸调整为16的倍数。
3.根据权利要求1所述基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，步骤s1制作的密度图标签f(x)表示为：
4.根据权利要求3所述基于误差...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘寒松，王永，王国强，刘瑞，李越，董玉超，
申请(专利权)人：松立控股集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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