人流密度(crowd counting)估计方法

本文介绍了人流密度估计的主要方法,包括直接估计与间接估计,并探讨了使用卷积神经网络(CNN)进行估计的最新进展。文章还分析了该领域面临的挑战,如低分辨率、严重遮挡及透视变换等问题。

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人流密度估计方法在深度学习起来之前主要有两种,直接估计和间接估计。近两年又有几篇做的不错的是使用cnn来进行估计。

面临的挑战

要进行准确的人流密度估计,面临了如下的难点
1.低分辨率:可以看看UCF Crowd Counting 50这个数据集,在很多密集的情况下,一个人头的pixel可能只有5*5甚至更小,这就决定了基于检测的很多方法都行不通;
2.遮挡严重:在人群中,头肩模型都难以适用更不用说人体模型,头部之间的遮挡都挺严重;
3.透视变换:简而言之就是近大远小,什么尺度的头部都可能出现。

数据集

  1. UCSD abnormal数据集,每帧画面人数11-46;
  2. Mall 数据集,每帧画面人数 13-53;
  3. PETS数据集,每帧画面人数3-40;
  4. UCF Crowd Counting 数据集,只有50张图,每张图平均人数1280人,每帧画面人数94-4543;
  5. World Expo‘10 数据集,在3980个frame中199923个annotation,属于超高密度人流。

直接估计

直接估计就是以检测为代表的,代表有counting crowed moving objects(cvpr06)还有 Counting people in the crowd using a generic head detector。基本是以检测,或检测加跟踪来进行估计。
这种方法在一些低密度且人头大小较为合适的情况下还是能得到不错的效果。但在密集人流或者透视变换严重的情况下基本无解。因此,此方法局限于低密度,弱透视的环境下。
这里写图片描述
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间接估计

基本是以特征提取+回归结构。代表有 Counting people without people models or tracking(CVPR08), Learning to count objects in images(NIPS10).

CNN

后续再讲

### 人群计数技术及其实现方法 #### 基于传统计算机视觉的方法 早期的人群计数研究主要依赖于传统的计算机视觉技术和手工特征提取。这些方法通常涉及背景建模、前景分割以及基于几何形状或颜色的简单特征来识别个体行人。然而,这种方法在复杂场景下表现不佳,尤其是在高密度人群中难以区分单个对象。 #### 深度学习驱动的方法 近年来,随着深度神经网络的发展,特别是卷积神经网络(CNNs),已经成为了主流的人群计数工具之一。这类模型可以直接从原始像素数据中自动学习到有用的表示形式用于预测人数。具体来说: - **回归型CNN**:训练一个端到端的框架去直接映射输入图片至对应的人头数量。这种方式不需要显式的检测每个人的位置而只需给出总数目即可[^1]。 ```python import torch.nn as nn class CrowdCountingNet(nn.Module): def __init__(self, num_classes=1): super().__init__() self.backbone = ... # Backbone network like ResNet or VGG self.regressor = nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=..., out_channels=512, kernel_size=7), nn.ReLU(inplace=True), nn.AdaptiveAvgPool2d((1, 1)), nn.Flatten(), nn.Linear(512, num_classes) ) def forward(self, x): features = self.backbone(x) output = self.regressor(features) return output ``` - **密集预测型CNN**:不同于简单的全局统计,该类方法旨在生成一张与原图尺寸相同但每一点都代表局部区域内的人员密度的地图——即所谓的“密度图”。最终的人数可以通过对该地图求积分获得。这种策略能够提供更加精细的空间分布信息,并有助于处理遮挡等问题[^2]. ```python def generate_density_map(image_shape, points): """Generate a density map from point annotations.""" h, w = image_shape[:2] density_map = np.zeros([h,w], dtype=np.float32) for p in points: y,x = int(p[1]),int(p[0]) if not (y>=h or x>=w): sigma = min(h/8., w/8.) gaussian_kernel = get_gaussian_kernel(sigma=sigma) top_left = max(int(y-sigma), 0),max(int(x-sigma), 0) bottom_right = min(int(y+sigma)+1,h),min(int(x+sigma)+1,w) masked_gaussian = gaussian_kernel[top_left[0]-y+sigma :bottom_right[0]-y+sigma, top_left[1]-x+sigma :bottom_right[1]-x+sigma] density_map[top_left[0]:bottom_right[0], top_left[1]:bottom_right[1]] += masked_gaussian return density_map ```
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