设计应用

基于Transformer和语义增强的人群计数算法

作者：何晴，杨倩倩，彭思凡，殷保群
发布日期：2023-05-23
来源：网络安全与数据治理 2023年第5期

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人群计数在视频监控、人群分析和公共安全领域发挥着重要作用，考虑到大规模的人群聚集事件的频繁发生，对拥挤场景的人群分析十分必要。然而现阶段人群计数的应用还受到很大的限制，在诸多限制中，图像中人头尺寸不一致的问题尤其受到大多数研究者的关注。由于摄像头高度和角度受到限制，所拍摄的图像存在透视失真，从而导致了图像中目标尺度差异较大。如图1所示，离摄像头远处的目标尺度较大，近处的目标尺度较小。为了解决尺度变化问题，本文提出基于Transformer和语义增强的人群计数算法，利用Transformer获取全局感受野，由上至下依次融合相邻层次特征并对语义信息进行增强，动态选择适合密度图生成的特征，从而生成高质量的人群密度估图。



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作者信息：

何晴，杨倩倩，彭思凡，殷保群

（中国科学技术大学信息科学技术学院，安徽合肥230027）


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