深入探究高密度环境下的人头检测与行人检测及统计

在计算机视觉领域中，目标检测和跟踪是一项重要任务，它可以在图像或视频中自动识别和追踪特定目标。本文将详细介绍如何进行人头检测、行人检测和统计，特别是在高密度环境下的应用。我们还将提供相应的源代码来帮助读者进一步理解和实践。

1. 人头检测
   人头检测是目标检测的一个子任务，旨在识别图像或视频中的人头位置。在高密度环境下，例如拥挤的街道或人群聚集的场所，准确地检测和定位人头对于人流量统计、安全监控和行为分析等应用非常关键。

一种常用的人头检测方法是基于深度学习的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。以下是一个简单的示例代码，演示了如何使用开源深度学习库TensorFlow进行人头检测。

import tensorflow as tf

# 加载预训练的人头检测模型
model = tf.keras.applications.Re