面向鱼眼图像的人群密度估计

针对传统人群密度估计方法在鱼眼图像畸变下不适用的问题，提出了一个面向鱼眼图像的人群密度估计方法，实现了在鱼眼镜头场景下对人流量的监控。在模型结构方面，引入了可变形卷积，提高了模型对鱼眼畸变的适应能力。在生成目标数据方面，利用鱼眼图像的畸变特点，基于高斯变换，对人群标注转换的密度图进行符合鱼眼畸变的分布匹配。在训练方面，对损失函数的计算进行了优化，避免了模型在训练中陷入局部最优解的问题。由于鱼眼人群计数的数据集比较匮乏，采集并标注了相应的数据集。通过主客观实验与经典方法进行了对比，所提方法在测试集中的平均绝对误差达3.78，低于对比方法，证明了面向鱼眼图像的人群密度估计方法的优越性。