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基于优化的Inception ResNet A模块与Gradient Boosting的人群计数方法

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【作者】 郭瑞琴陈雄杰骆炜符长虹

【Author】 GUO Ruiqin;CHEN Xiongjie;LUO Wei;FU Changhong;School of Mechanical Engineering, Tongji University;Institute of Engineering and Computational Mechanics, University of Stuttgart;

【通讯作者】 符长虹;

【机构】 同济大学机械与能源工程学院斯图加特大学工程与计算力学研究所

【摘要】 针对人群计数问题,基于优化Inception-ResNet-A模块,使用集成学习中的Gradient Boosting方法提出了一种可用于稀疏人群和密集人群的人群计数方法,并给出此方法实现的具体细节.通过在三个公开数据集和真实场景(含光照和视角变化)中进行测试,检验了该方法对于光照、人群密度、视角等变化的鲁棒性.实验结果表明,该方法对于以上变化具有较强的鲁棒性,并且相比于之前的人群计数方法在准确性和稳定性方面具有更好的性能.

【基金】 中央高校基本科研业务费专项资金(22120180009)
【所属期刊栏目】 电子、计算机、控制与系统 (2019年08期)
  • 【分类号】TP391.41;TP18
  • 【下载频次】51
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