基于注意力机制的狭小空间人群拥挤度分析OA北大核心CSCDCSTPCD
Analysis of Crowd Congestion Degree in Narrow Space Based on Attention Mechanism
人群拥挤度的分析对维护公共安全极为重要,在空间狭窄的环境下,由于视角受到局限,人与人、人与物品的遮挡十分严重,并且人的尺度不一,密度不均匀,使得传统人群拥挤度监控方法较难直接统计出具体人数.为此,提出一种基于注意力机制的狭小空间人群拥挤度分析方法,旨在量化人群,通过卷积神经网络回归拥挤率分析当前空间内的人群拥挤程度.设计一个注意力模块作为网络的前端,通过生成对应尺度的注意力图区分背景和人群,保留精确的像素点位置信息,以减轻输入图像中各种噪声的影响…查看全部>>
张菁;陈庆奎
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093
信息技术与安全科学
人群拥挤度狭小空间注意力机制卷积神经网络残差网络
《计算机工程》 2020 (9)
面向实时并发数据流的能耗优化的GPU集群可靠处理机制研究
254-260,267,8
国家自然科学基金(61572325,60970012)高等学校博士学科点专项科研博导基金(20113120110008)上海重点科技攻关项目(14511107902,16DZ1203603)上海市工程中心建设项目(GCZX14014)上海智能家居大规模物联共性技术工程中心项目(GCZX14014)上海市一流学科建设项目(XTKX2012)沪江基金研究基地专项(C14001).
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