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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。 相似文献
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