基于注意力机制和可变形卷积神经网络的人群分析方法

本发明提供了一种基于注意力机制和可变形卷积神经网络的人群分析方法,包括:训练阶段,首先通过人群图像和背景图像训练注意力图生成器(AMG),并将训练好的注意力图生成器模型作为辅助密度图生成器(DME)训练的部件;测试阶段,仅使用训练好的密度图生成器对输入的人群图像生成对应的密度图。本发明通过结合注意力机制,生成注意力图检测人群的区域并在一定程度上反映人群区域的拥挤程度。注意力图作为人群的先验知识训练可变形卷积神经网络,使得网络能够克服人群场景中人群分布不均,环境噪声等问题,生成准确的人群密度图。 The invention provides a crowd analysis method bas...

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Format: Patent
Sprache:chi
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Zusammenfassung:本发明提供了一种基于注意力机制和可变形卷积神经网络的人群分析方法,包括:训练阶段,首先通过人群图像和背景图像训练注意力图生成器(AMG),并将训练好的注意力图生成器模型作为辅助密度图生成器(DME)训练的部件;测试阶段,仅使用训练好的密度图生成器对输入的人群图像生成对应的密度图。本发明通过结合注意力机制,生成注意力图检测人群的区域并在一定程度上反映人群区域的拥挤程度。注意力图作为人群的先验知识训练可变形卷积神经网络,使得网络能够克服人群场景中人群分布不均,环境噪声等问题,生成准确的人群密度图。 The invention provides a crowd analysis method based on an attention mechanism and a deformable convolution neural network. The method comprises the following steps that in a training stage, firstly,an attention map generator (AMG) is trained through a crowd image and a background image, and the trained attention map generator model is used as a component trained by an auxiliary density map generator (DME); in the testing phase, only the trained density map generator is used to generate the corresponding density map for the input crowd image. The invention combines the attention mechanism togenerate an attention diagram to detect the area of a crowd and to reflect the crowding degree of the crowd area to a certain extent. The attention map is used as a priori know