人群计数的方法分为传统的视频和图像人群计数算法以及基于深度学习的人群计数算法,深度学习方法由于能够方便高效地提取高层特征而获得优越的性能是传统方法无法比拟的.本文简单了秒速了近几年,基于单张图像利用CNN估计人群密度图和计数的方法. 传统的人群计数方法 传统的人群计数方法可以分为两类,基于检测的方法和基于回归的方法. 基于检测的方法 早期的计数方法主要是基于检测的方法,使用一个滑动窗口来检测场景中的人群,并统计人数. 基于检测的方法可以分为两类: 基于整体的检测,训练一个分类器,利用从行人全身提

在作热度图的时候我们经常需要将热度图调整透明度后叠加在原图上达到更好的展示效果.比如检测人气密度的热度图: (来自sensetime) 一般作图的时候会第一时间想到matplotlib,因为可以很方便作几乎任何图图,但是最近发现用opencv也很容易执行这个操作. 1. 获取人群密度 输入一张图片我们首先需要获取里面有多少人以及每个人所在的位置信息.这个工作比较复杂,这里不展开讲了,不过提一下集中模式:一种是人群密度不高的场景,可以利用行人检测识别图片中的人及其所在位置,这个方法有很多了,像MT

MCNN(简单理解): 三列卷积神经网络,分别为大中小三种不同尺度的卷积核,表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小.最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并,得到网络生成的密度图. 从图中可观察到,MCNN实际的下采样系数为4,因此网络输出的密度图也是原图宽高的1/4,在制作

最近在看人群密度估计方面的东西,把博客看到的一些方法简单总结一下,后续继续添加. 1.论文<CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting>2015CVPR 论文采用了两个网络(3x3和5x5)的融合,可以理解为不同的网络提取的特征不同,上面 Max Pool 对边缘特征(细节)提取较好,下面的 Shallow Net 采用 Avrg Pool 对于整体特征描述较好,两个网络通过一个 concat 进行连接,然后1*

本博文主要是CVPR2016的<Single-Image Crowd Counting via Multi-Column Convolutional Neural Network>这篇文章的阅读笔记,以及对人群计数领域做一个简要介绍. Abstract 这篇论文开发了一种可以从一个单幅的图像中准确地估计任意人群密度和任意角度的人群数目.文章提出了一种简单有效的的多列卷积神经网络结构(MCNN)将图像映射到其人群密度图上.该方法允许输入任意尺寸或分辨率的图像,每列CNN学习得到的特征可以自适应由

对于还没体验4G移动通信魅力的国内的移动通信用户而言,5G也许还是镜中花,雾中月:但对于科研界而言,5G研究已经启程,三星电子5月份宣布,率先开发出了首个基于5G核心技术的移动传输网络,实现每秒1Gbps的数据传输速率. 究竟什么是5G,它的核心是什么?关键技术的研究方向包括哪些?它会给我们的生活带来怎样的变化? 5G的核心在于网络融合 我们知道,1G主要解决语音通信的问题;2G可支持窄带的分组数据通信,最高理论速率为236kbps;3G在2G的基础上,发展了诸如图像.音乐.视频流的高带宽多媒体

现在的商场管理者在管理商场的同时面临着一些无法避免的问题比如:人员监管不到位.效率低下.商场同质化严重,人流量少等.发现了这些问题作为开发人员的我们怎能视而不见,我们的责任就是发现问题解决问题,提供更好更智能的服务.因此就此问题我们想出了相应的解决办法,使用JS+Three.js+Echart开发了一个功能界面,为商场管理者提供更加高效的管理方法. 通过商场管理系统的相应界面,商场管理者可实时获取商场的人流数据.人流密度的热力分布.可实时查看商场各处的视频监控信息.安保人员的实时位置信息及运动轨

电影<碟中谍5>中阿汤哥带上了面具,顺利通过指纹锁,三重物理等重重关卡,却最终仍旧功亏一篑,正是由于“ 火眼金睛 ”——步态识别 .   (图片来源:碟中谍) 中国科学院自动化所的专家日前介绍了一种新兴的生物特征识别技术——步态识别:只看走路的姿态,50 米内,眨两下眼睛的时间,摄像头就准确辨识出特定对象(每个人的骨骼长度,肌肉强度,重心强度以及运动神经灵敏度都不同,短时间内很难被模仿). 自动化所副研究员黄永祯介绍,虹膜识别通常需要目标在 30 厘米以内,人脸识别需在 5 米以内,而步态识别

1*1卷积比如一张500*500且厚度depth为100的图片在20个filter上做1*1卷积,那么结果大小为500*500*20 只有池化改变图片的大小 一个大的全连接层可以理解为一个神经网络,这个NN 中的神经元连接着前一层的每一个输入 ,所以最后一层数据被延展为一个巨大 的列向量. 卷积的过程是一个逐渐抽象化的过程,到最后得到一个数据块 在每个卷积层中,数据都是以三维的形式存在的.你可以吧它看成很多二维图片叠在一起,其中每一个称为一个feature map.在输入层,如果是灰度图片,那就

前言 我们居然又冲刺了·三 团队代码管理github 站立会议 队名:PMS 530雨勤(组长) 过去两天完成了哪些任务 一堆deadline截至前的两天,为了图形学和编译原理毅然决然地放弃冲刺 接下来的计划 加速冲刺以补回前两天落下的任务 还剩下哪些任务 有哪些困难 不敢有 有哪些收获和疑问 进一步了解OpenCV 311黄旭 过去两天完成了哪些任务 着手开始有关行人的相关分析代码的设计 接下来的计划 继续完善 还剩下哪些任务 有哪些困难 困难的话主要还是源于自己,技术不够过硬,实现起来比较难

有网友在知乎提问:「你用 Python 做过什么有趣的数据挖掘项目?」 我最近刚开始学习 Python, numpy, scipy 等, 想做一些数据方面的项目,但是之前又没有这方面的经验.所以想知道大家都做过什么有趣的项目, 或者有什么好入手的方向推荐下. 下面是何明科的分享: 第零步:原点,大数据与价值 大概一年多以前,和几个小伙伴均认同一个趋势:觉得通过技术手段获取网上越来越丰富的数据,并基于这些数据做分析及可视化,必能产生有价值的结果,帮助大家改善生活.(大数据被叫烂了,所以用低调的方式

张宁 Geometric and Physical Constraints for Drone-Based Head Plane Crowd Density Estimation 基于无人机的向下平面人群密度估计的几何和物理约束https://arxiv.org/abs/1803.08805 Weizhe Liu, Krzysztof Lis, Mathieu Salzmann, Pascal Fua Abstract—State-of-the-art methods for counting

因为这几个月饭店生意恢复,加上研究 Faster-RCNN 用掉了很多时间,就没有更新博客了.这篇开始会介绍对象识别的模型与实现方法,首先会介绍最简单的 RCNN 与 Fast-RCNN 模型,下一篇会介绍 Faster-RCNN 模型,再下一篇会介绍 YOLO 模型. 图片分类与对象识别 在前面的文章中我们看到了如何使用 CNN 模型识别图片里面的物体是什么类型,或者识别图片中固定的文字 (即验证码),因为模型会把整个图片当作输入并输出固定的结果,所以图片中只能有一个主要的物体或者固定数量的文

​ 论文:Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework 代码:https://github.com/TencentYoutuResearch/CrowdCounting-P2PNet 获取:在公众号CV技术指南中回复关键字"0007"可下载此论文 ​欢迎关注公众号 CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读. 前言: 在人群中定位个体更符合后续高级人

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:郑善友 腾讯MIG后台开发工程师 导语:在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的识别:但残酷的现实是,MLP做这事的效果并不理想.本文通过使用MLP做图片分类识别的尝试作为思路指引,实为下一篇CNN相关笔记的引子文章. 本文的文档和代码,传送门: github项目地址 一. 用MLP做图像分类识别? 在没有CNN以及更先进的神经网络的时代,朴素的想法是用多层感知机(MLP)做图片分类的

实验程序视频 下载 1 问题描述 高密度环境下的行人统计一直没有得到很好的解决,主要原因是对高密度人群中的行人检测和跟踪是一个很难的问题,如下图所示环境,存在的困难包括: 检测方面: 由于人群整体处于运动状态,占据了背景的60%以上的面积,导致许多目标检测的方法,如基于背景差的运动目标检测.分割方法难以奏效.另外,由于人群存在大量遮挡,导致基于行人轮廓的检测方法,如HOG也难以奏效. 跟踪方面: 高密度环境中的多目标跟踪,由于存在大量的遮挡.合并.分离,实现准确的跟踪是一个富有挑战性的研究问题.

ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks 从AlexNet剖析-卷积网络CNN的一般结构 AlexNet是Hinton和他的学生Alex Krizhevsky在12年ImageNet Challenge使用的模型结构,刷新了Image Classification的几率,从此deep learning在Image这块开始一次次超过state-of-art,甚至于搭到打败人类的地步,看这边文章的过程中,发现了很多

前言: 随着超量类别PR和高精度的需求,人工特征方法局限性凸显出来,固定的特征hash压缩映射因其压缩损失.表现为特定的特征hash方法,在海量的同类数据集上近邻特性变差,而在不同类别的数据上面隔离性又出现问题. 既然人工构建的特征hash函数并不能满足每一个场景的需求,每个经验都有局限,且特征提取的压缩映射必然导致压缩损失,为何不略过此环节,使用数据来完成此过程.越多的数据可生成越精确的分类结果,这就引出了一站式图像处理PR方法--CNN方法.IPPR又从框架分治法回到一站式框架方法. 从20

Action4D:人群和杂物中的在线动作识别:CVPR209论文阅读 Action4D: Online Action Recognition in the Crowd and Clutter 论文链接: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/You_Action4D_Online_Action_Recognition_in_the_Crowd_and_Clutter_CVPR_2019_paper.pdf 摘要 在拥挤杂乱的环

目录 摘要 一.引言 二.相关工作 三.我们的方法 3.1 边缘卷积Edge Convolution 3.2动态图更新 3.3 性质 3.4 与现有方法比较 四.评估 4.1 分类 4.2 模型复杂度 4.3 在ModelNet40上的更多实验 4.4 部件分割 4.5 室内场景分割 五.讨论 Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds 论文地址:https://arxiv.org/abs/1801.07829 代码:https://github