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多元信息聚合的人群密度估计与计数 被引量：1
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作者 刘光辉 王秦蒙 +1 位作者 陈宣润 孟月波 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1228-1239,共12页
人群密度估计与计数是指对拥挤场景中人群分布及数量进行统计,对安全系统、交通控制等具有重要意义。针对高密度图像在人群密度估计中特征提取困难、空间语义信息获取较难、特征融合不充分等问题,本文提出一种多元信息聚合人群密度估计... 人群密度估计与计数是指对拥挤场景中人群分布及数量进行统计,对安全系统、交通控制等具有重要意义。针对高密度图像在人群密度估计中特征提取困难、空间语义信息获取较难、特征融合不充分等问题,本文提出一种多元信息聚合人群密度估计方法(Multivariate information aggregation,MIA)。首先,设计多元信息提取网络,采用VGG-19作为骨架网络提高特征提取深度,利用多层语义监督策略编码低层特征方式提高低层特征的语义表达,通过空间信息嵌入丰富高层特征空间信息表征;其次,设计多尺度上下文信息聚合网络,通过两个带有步长卷积的轻量级空洞空间金字塔池化(Simplify-atrous spatial pyramid pooling,S-ASPP)结构在进行全局多尺度上下文信息聚合的同时缓解模型参数冗余;最后,网络末端采用步长卷积,在不影响精度的前提下加快网络运行速度。采用ShanghaiTech、UCF-QNRF、NWPU数据集进行对比实验,实验结果表明:在典型数据集ShanghaiTech的Part_A部分上的MAE、MSE分别为59.4、96.2,Part_B部分分别为7.7、11.9;超高密度多视角场景数据集UCF-QNRF的MAE为89.3,MSE为164.5;NWPU数据集的MAE为87.9,MSE为417.2。本文方法较对比方法性能有一定提升,且实际场景应用结果验证了本文方法效果较好。 展开更多
关键词 人群密度估计 语义监督 空间信息嵌入 信息聚合 步长卷积
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特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法
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作者 刘光辉 王秦蒙 +2 位作者 孟月波 陈廷廷 张娅琳 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2305-2314,共10页
诸如夜间等低光场景下的行为识别对于安防、自动驾驶等领域具有重要意义,针对现有方法在低光环境下识别效果不佳、鲁棒性较差等问题,提出一种基于特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法(MALNFG).首先,设计分层骨架特征融合网络(HSFI... 诸如夜间等低光场景下的行为识别对于安防、自动驾驶等领域具有重要意义,针对现有方法在低光环境下识别效果不佳、鲁棒性较差等问题,提出一种基于特征引导的多模态聚合低光环境行为识别方法(MALNFG).首先,设计分层骨架特征融合网络(HSFIE),利用光照增强算法提升低光场景的骨架提取能力,采用层次化时空特征融合策略获取侧重于人体行为本身表达的动作特征,改善低光场景下因骨架缺失造成的精度下降问题;其次,设计高效表观特征提取模块(EAFEM),采用零参数时间位移模块在2D特征提取网络上高效捕捉包含丰富场景信息的时空特征;接着,设计特征引导多模态聚合网络(MNF),利用特征引导策略执行骨架特征与RGB表观特征的深层信息交互,实现行为特征的全面性表征;最后,采用全连接层进行特征分类,完成行为识别.实验结果表明,所提出方法可以较好地适用于低光环境下的人体行为识别任务. 展开更多
关键词 行为识别 低光场景 多模态聚合 特征引导 光照增强
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