基于深度学习的大规模行人统计方法研究

发布时间：2022-01-22 03:43

　　基于监控视频的行人统计系统在许多人群管理、公共安全应用中提供安全支持。区别于普通的行人统计,大规模行人统计应用的场景更加复杂、面临的问题也更多,诸如行人尺度差异大、背景复杂、行人数目多以及光线差异大等。由于场景不同,这些难题不能使用普通的行人统计方法解决。本文致力于完成复杂场景下的大规模行人统计,具有一定的实际意义。本文提出一种端到端的行人统计方法,基于深度学习完成行人数目的回归统计,而这样的统计无需图像预处理,也无需提取手工设计的特征。在方法研究中,首先设计一个多层卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）,并利用CNN提取图像的深层特征,通过欧式距离损失函数对比人数预测值与真值,训练网络并完成回归统计。为了进一步增强网络模型对运动行人的捕捉能力,网络模型整合了原图像与运动图像两种信息,训练出两个独立的模型,分别统计静止的行人与运动的行人。最后,利用特征图合并的方法,将两个模型进行融合,形成一个完整的行人统计模型。为了验证模型在复杂场景下的有效性,笔者采集了重庆市解放碑步行街的监控数据,并且进行了行人位置与数量标注,作为实验数据集。为了与目前常... 

【文章来源】：兰州理工大学甘肃省

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

上海外滩跨年夜踩踏事故现场

2011 年 2 月 21 日晚，在马里首都巴马科的一座大型根据官方公布的数据，此次踩踏事件造成 36 人死亡 31 日晚 23 时，上海市外滩的陈毅广场发生严重拥挤 月 1 日已造成 36 人死亡，47 人受伤。2015 年 9 月 24部的米纳地区发生朝觐者踩踏事故，事故共造成了至2000 余人受伤。图 1.1 与图 1.2 分别为踩踏事故现场图图 1.1 上海外滩跨年夜踩踏事故现场

工程硕士学位论文的机器学习算法相比，深度学习拥有更强的学习能力，也想获得这样的效果，所付出的代价也是显而易见的，那便是训练数据做支持，深度学习才能展现出超强的实力。伴随各大互联网公司纷纷开始贡献数据，很多有价值的数据也用，而是被越来越多的研究人员使用。前百度首席科学家恩达也在他的新书中对这一问题进行了描述[16]，为了更比，他将机器学习算法的数据量与算法效果之间的关系进图 2.3：

【参考文献】：
期刊论文
[1]结合SVM分类器与HOG特征提取的行人检测[J]. 徐渊,许晓亮,李才年,姜梅,张建国.  计算机工程. 2016(01)
[2]基于运动轨迹分量的行人徘徊行为检测研究[J]. 赵卫峰,黄沄.  电视技术. 2015(19)
[3]基于分层深度学习的鲁棒行人分类[J]. 丁文秀,孙锐,闫晓星.  光电工程. 2015(09)
[4]几种典型局部图像特征的比较[J]. 雷兰一菲,郎海涛.  计算机应用. 2010(S2)
[5]基于模拟退火算法思想的粒子群优化算法[J]. 高尚,杨静宇,吴小俊,刘同明.  计算机应用与软件. 2005(01)

硕士论文
[1]基于深度学习的溯源视频目标检测与识别[D]. 刘健.东南大学 2016
[2]基于深度学习的目标检测算法研究及应用[D]. 万维.电子科技大学 2015
[3]基于人头检测的人数统计算法研究[D]. 张丙坤.西安科技大学 2013
[4]基于边缘特征的行人检测技术研究与实现[D]. 李倩.东北大学 2011



本文编号：3601490