基于优化的Inception-ResNet-A模块与Gradient Boosting的人群计数方法

摘要：

针对人群计数问题,基于优化Inception-ResNet-A模块,使用集成学习中的Gradient Boosting方法提出了一种可用于稀疏人群和密集人群的人群计数方法,并给出此方法实现的具体细节.通过在三个公开数据集和真实场景(含光照和视角变化)中进行测试,检验了该方法对于光照、人群密度、视角等变化的鲁棒性.实验结果表明,该方法对于以上变化具有较强的鲁棒性,并且相比于之前的人群计数方法在准确性和稳定性方面具有更好的性能.

关键词：人群计数、优化Inception-ResNet-A模块、Gradient Boosting、多尺度特征、感知野

所属期刊栏目：47

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金22120180009

在线出版日期：2019-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1216-1224