袁 烨，吴震宇，江先志

(浙江理工大学 机械与自动控制学院，浙江 杭州 310018)

基于卷积神经网络的人群计数研究

袁 烨，吴震宇，江先志

(浙江理工大学 机械与自动控制学院，浙江 杭州 310018)

针对卷积神经网络模型训练效率不高的问题，在人群计数方面提出了一种分块多列卷积神经网络构架，即将整幅图像分割成大小相等的3部分后分别进行训练.这样大大降低了单个模型数据的输入维度，训练效率有了很大的提升.针对数据准备阶段密度图不易生成的问题，提出了一种简化且有效的密度图生成方法.在公开数据集mall_dataset上对所提出的方法进行了验证，并与现在表现优秀的多列卷积神经网络(MCNN)方法做了对比.实验结果表明，本方法在保持计数准确率的基础上提高了模型的训练效率.

人群计数；卷积神经网络；密度图

据统计，2000～2006年国内外大型活动中曾发生85起拥挤踩踏事故，造成4 026人死亡，7 513人受伤, 平均每起拥挤踩踏事故死亡48人，受伤89人，已达到了我国规定的特别重大伤亡事故级别[1].此外，在各大城市中，随着居住人口密度的增长，人群大量聚集的频率越来越高.因此，人群密度信息研究刻不容缓，对城市管理意义重大.比如，对于城市公交系统，通过及时获得乘客在空间上、时间上的分布情况来灵活调整车辆运行时间表；对于大型商场，通过顾客的流量信息来制定高效率的营销策略，等等.与此同时，随着视频监控行业的高速发展，如何准确高效地……