[发明专利]一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法

说明书

本发明公开了一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法。本发明的方法包括：步骤S1：对训练图片进行标注，使用训练图片对密度估计网络、目标检测网络和图片分区网络分别进行训练，构建融合网络；步骤S2：将图片输入融合网络，根据图片分区网络，得到图片的稀疏区域和密集区域；步骤S3：在图片的密集区域使用密度估计网络，得到人头密度图；在图片的稀疏区域使用目标检测网络，得到人头包围框密度图；通过融合网络将两个密度图进行融合，得到融合后的密度图，并进行人群计数。本发明提供的方法，通过对监控图像的实时处理分析，能够适应多种不同尺度的特征，减少背景因素对计数的影响，降低计数误差，提高人群计数的准确率。

技术领域

本发明属于计算机视觉技术领域，特别涉及了一种结合密度估计与目标检测的人群 计数方法。

背景技术

近些年来，随着城市规模的不断扩张，城市人口不断增长。拥挤的人群影响正常的交通秩序，为人们出行带来不便，同时也存在着巨大的安全隐患。随着近年来人们生活 水平的提高，公共场所的社会活动、人群聚集也更加常见，安全事故也呈现出高发态势。 另一方面，随着人们对城市治安管理需求的提高，城市内的监控相机数量迅速增加而且 覆盖范围越来越广，众多的监控相机构成了庞大的监控网络，短时间内就会产生了海量 的监控数据。传统的视频监控方式一般只提供视频录制、存储、回放等功能，需要后续 人工来对视频进行检查和分析。但是仅依靠人工观察的方式需要大量的人力资源，费时 费力，效率低下，而且难以实时地对监控数据进行分析处理。

由于现实场景的人群分布较为复杂多变，其密集程度差异很大。而且由于透视形变 的影响，物体近大远小，人群的特征尺度差异巨大。同时，人群之外的背景部分也可能会对计数结果造成影响。因此现有的方法难以满足复杂场景的需求。

因此，如何能够实时、准确地对现实场景中人群数量进行统计成为一个亟待解决的 问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明通过结合密度估计和目标检测，提供一种结合密度 估计与目标检测的人群计数方法，能够适应多种不同尺度的特征，并且减少背景因素对计数的影响，从而降低计数误差，提高计数准确率，在各种不同的场景下均能发挥出较 好的效果。

本发明技术解决方案为：本发明提供一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法， 其特征在于，包括：

步骤S1：对训练图片进行标注，使用所述训练图片对密度估计网络、目标检测网络和图片分区网络分别进行训练；根据所述密度估计网络、所述目标检测网络和所述图片 分区网络构建融合网络；

步骤S2：将图片输入所述融合网络，根据所述图片分区网络，得到所述图片的稀疏区域和密集区域；

步骤S3：在所述图片的密集区域使用所述密度估计网络，得到人头密度图；在所述图片的稀疏区域使用所述目标检测网络，得到人头包围框密度图；通过所述融合网络将 所述人头密度图和所述人头包围框密度图进行融合，得到密度图，根据所述密度图进行 人群计数。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

本发明提供了一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法，通过对监控视频或图 像的实时处理和分析，能够适应多种不同尺度的特征，并且减少背景因素对计数的影响， 从而降低计数误差，提高人群计数的准确率。在城市管理与交通规划等方面对密集人群 做出预警，及时进行人群疏导，缓解交通拥堵。同时，还能够提前进行合理规划，建立 应急预案和突发事件预警机制，减少安全事故的发生。

附图说明

图1为本发明实施例中一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法的流程图；

图2为本发明实施例中一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法中步骤S1的流程图；

图3为本发明实施例中一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法中步骤S12的 流程图；