深度信息引导的复杂人群场景计数方法
计算机视觉与模式识别
2018-04-24 v2
摘要
出于城市安全考虑，对人群事件进行监控与分析十分重要。在具有拥挤场景的EDOF（扩展景深）图像中，人的分布高度不均衡。远离相机的人看起来小得多且经常严重相互遮挡，而靠近相机的人看起来较大。在这种情况下，使用单一技术难以准确估计人数。本文提出一种深度信息引导的人群计数（DigCrowd）方法来处理拥挤的EDOF场景。DigCrowd首先利用图像的深度信息将场景分割为远景区和近景区。然后DigCrowd将远景区映射为其人群密度图，并使用检测方法统计近景区中的人数。此外，我们引入了一个包含1000幅图像的新的 crowd 数据集。实验结果证明了我们的DigCrowd方法的有效性。
引用
@article{arxiv.1803.02256,
title = {Depth Information Guided Crowd Counting for Complex Crowd Scenes},
author = {Mingliang Xu and Zhaoyang Ge and Xiaoheng Jiang and Gaoge Cui and Pei Lv and Bing Zhou and Changsheng Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1803.02256},
year = {2018}
}
备注
9 pages, 8 figures. The paper is under consideration at Pattern Recognition Letters