面向多场景行人计数应用驱动的AI范式
计算机视觉与模式识别
2023-03-27 v1
摘要
行人计数被视为视频监控中的一项基础任务。然而，实际应用场景的多样性使得难以利用单一行人计数模型进行通用。因此，工程师必须预览视频流并根据镜头场景手动指定合适的行人计数模型，这十分耗时，尤其在大规模部署中。本文中，我们提出一种行人计数范式，利用场景分类器为每帧捕获图像自动选择合适的行人计数模型。首先，输入图像通过场景分类器获得场景标签，随后用于将帧分配给五个微调模型之一进行行人计数。此外，我们呈现了从包括侧视、远景、俯视、定制和拥挤等不同场景收集的五个增强数据集，它们也被整合形成一个包含26323个样本的场景分类数据集。在对比实验中，所提范式在整合数据集上比任何单一模型取得更好的平衡，从而证明了其在多场景中的泛化能力。
引用
@article{arxiv.2303.13788,
title = {Application-Driven AI Paradigm for Person Counting in Various Scenarios},
author = {Minjie Hua and Yibing Nan and Shiguo Lian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.13788},
year = {2023}
}