新闻中心
-
范哲意老师研究组在群体计数研究方面取得进展
来源: 发布日期:2020年11月16日近日,北京理工大学信息与电子学院信号与图像处理研究所高级实验师范哲意、硕士生朱艺璇,基于多列卷积神经网络与感知损失,实现了实时准确的群体计数算法。相关研究成果以《Generating high quality crowd density map based on perceptual loss》为题,发表于人工智能领域期刊Applied Intelligence(影响因子IF:3.325)。
图1 群体计数算法产生的高质量人群密度预测图
现有群体计数算法存在一个问题:更多地关注人群计数的准确性,而忽略了人群密度预测图的质量,而人群密度估计图能提供更多的人群空间分布信息。
图2 群体计数算法框架图
针对以上问题,研究团队将多列卷积神经网络中原始的像素级欧氏距离损失函数替换为感知损失网络。感知损失函数定义为预先训练的网络生成的高级语义特征之间的差异。通过优化感知损失函数,可以得到高质量的人群密度预测图。同时,准确性和密度图质量与先进算法具有可比性。
综上所述,该算法可以生成更高质量的人群密度预测图,可应用于智能视频监控、公共安全管理领域。
论文链接:
https://doi.org/10.1007/s10489-019-01573-7