摘要
人群计数在公共安全领域具有重要作用。传统的人群计数方法在精度和鲁棒性等方面存在较大的局限,随着深度学习的发展,其逐渐被卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)所取代。通过梳理基于卷积神经网络的人群计数研究方法的背景、现状及发展趋势,重点分析了单列卷积神经网络和多列卷积神经网络的设计理念及其在密集人群计数中的应用,总结了目前主流数据集的特点,并对人群计数领域未来可能的研究方向进行了展望。
出处
《科技与创新》
2025年第10期183-186,共4页
Science and Technology & Innovation
基金
昆明铁道职业技术学院科学研究基金项目“基于深度学习的地铁车站高密度客流检测方法研究”(编号:K202402Z)。
