基于全卷积网络的密度聚类用于无人机人群流动检测
计算机视觉与模式识别
2023-01-13 v1
摘要
近年来，由于无人机易于使用且成本低廉，基于无人机的人群分析吸引了越来越多的关注。然而，该技术如何为人群流动检测提供解决方案，仍然是一个尚未探索的研究问题。为此，我们提出了一种针对无人机拍摄视频序列的人群流动检测方法。该方法基于一个全卷积网络，该网络学习执行人群聚类，以检测人群密集区域的质心并跟踪其在连续帧中的移动。在 VisDrone 挑战赛的人群计数数据集上进行测试时，该方法被证明是有效且高效的，该数据集的特点是视频序列而非静态图像。这些令人鼓舞的结果表明，所提出的方法可能开辟从无人机分析高层人群行为的新途径。
引用
@article{arxiv.2301.04937,
title = {Density-based clustering with fully-convolutional networks for crowd flow detection from drones},
author = {Giovanna Castellano and Eugenio Cotardo and Corrado Mencar and Gennaro Vessio},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.04937},
year = {2023}
}
备注
Accepted manuscript