如何使用多尺度和多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)人群計數(shù)

　　在智能監(jiān)控領(lǐng)域，實現(xiàn)人群計數(shù)具有重要價值，針對人群尺度不一、人群密度分布不均及遮擋等問題，提出一種多尺度多任務(wù)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MMCNN）進行人群計數(shù)的方法。首先提出一種新穎的自適應(yīng)人形核生成密度圖描述人群信息，消除人群遮擋影響;其次通過構(gòu)建多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決人群尺度不一問題，以多任務(wù)學(xué)習(xí)機制同時估計密度圖及人群密度等級，解決人群分布不均問題;最后設(shè)計一種加權(quán)損失函數(shù)，提高人群計數(shù)準確率。在UCF_CC_50和World Expo‘10數(shù)據(jù)庫上進行了評估，驗證了自適應(yīng)人形核的有效性。實驗結(jié)果表明：所提算法比Sindagi等的方法（SINDAGI V A，PATEL V M.CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting.Proceedings of the 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance.Piscataway，NJ:IEEE，2017:1-6）在UCF_CC_50數(shù)據(jù)庫上平均絕對誤差（MAE）數(shù)值和均方誤差（MSE）數(shù)值分別降低約1.7和45;與Zhang等的方法（ZHANG Y，ZHOU D，CHEN S，et al.Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network.Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington，DC:IEEE Computer Society，2016:589-597）相比，在World Expo’10數(shù)據(jù)庫上所提算法的MAE值降低約1.5，且在真實公共汽車數(shù)據(jù)庫上僅0～3人的計數(shù)誤差，表明其實用性較強。
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