MCNN（简单理解）:三列卷积神经网络，分别为大中小三种不同尺度的卷积核，表示为L列(使用大尺度卷积核: 9*9, 7*7, 7*7,7*7), M(使用中等尺度卷积核: 7*7, 5*5, 5*5, 5*5), S列(使用小尺度卷积核: 5*5, 3*3, 3*3, 3*3)),其目的在于使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小。最后将L,M,S三列卷积神经网络进行合并，得到网络生成的密度图
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2023-09-28 22:31:51
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密度图表示经过两个步骤：人群图像标注表示，人群图像标注转换为人群密度图（这里的描述语言是自己编的，为了更易于理解）1. 人群图像标注表示 如图1所示，19*19大小方格表示人群图像(绿色外层方格表示坐标)，该图像包含3个人，以左上角为坐标原点，坐标(3, 6), (12, 9), (17, 15
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2024-05-26 22:30:26
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MCNN—多列卷积神经网络结构来将图像映射到其人群密度图。基于CNN的工作流程：输入图片，通过卷积神经网络提取人的头部特征，生成人群密度图，并通过密度图积分得出图片中的人群总数，这样做的一个好处是得到的密度图保存有的人群密度空间分布，使得我们从中提取的信息更加丰富，从而更好的通过这些信息去做决策。人群计数方法分类人群计数算法分类： (1） 基于目标检测的方法: 对图像上每个行人或这人头进行定位与识
Structured Inhomogeneous Density Map Learning for Crowd Counting https://arxiv.org/abs/1801.06642针对人群密度估计问题，本文分析了当前基于密度估计问题算法存在的问题， inhomogeneous density distribution problem，随后提出解决这个问题的方法，将密度图由2D 拓展到
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2024-05-16 07:09:06
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根据密度=质量除以体积 浓度=物质的量n除以体积 物质的量n等于m除以M 最后得到 密度等于物质的摩尔质量乘以密度C=1000*d*w/M (C：物质的量的浓度， d：密度 w：质量分数 M：摩尔质量)有多少写多少，里面好象还有升=？立方米，反正类似这种不搭的换算有好多。1克/立方厘米=1克/毫升=1000克/升=1000克/立方分米=1千克/升=1000千克/立方米=1吨/立方米 其实推算的方法
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2023-12-31 21:17:33
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DM-Count 论文翻译摘要一. 介绍二. 先前的工作2.1 人群计数方法2.2 最优传输三. DM-Count：用于人群计数的分布匹配四. 泛化边界和理论分析4.1 高斯平滑方法的广义误差界4.2 不确定的贝叶斯损失4.3 DM-Count 中的损失函数的泛化误差界五. 实验5.1 Toy Data 数据集上的结果5.2 Benchmark 数据集上的结果5.3 模型简化测试六. 结论 论文
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2024-01-25 18:13:23
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环境搭建数据收集与处理模型训练系统实现用户界面设计本文详细介绍了如何构建一个基于深度学习的人群密度检测系统，从环境搭建、数据收集与处理、模型训练、系统实现到用户界面设计。通过简单的步骤和代码示例，可以实现自己的检测系统。这不仅可以应用于安全监控，还可以为公共安全管理和大型活动控制提供有力支持
原创
2024-08-13 16:24:44
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最近在看人群密度估计方面的东西，把博客看到的一些方法简单总结一下，后续继续添加。1.论文《CrowdNet: A Deep Convolutional Network for DenseCrowd Counting》2015CVPR论文采用了两个网络（3x3和5x5）的融合，可以理解为不同的网络提取的特征不同，上面 Max Pool 对边缘特征（细节）提取较好，下面的 Shallow Net 采用
官方代码链接在最后人群计数方法：基于回归：密度图表示经过两个步骤：人群图像标注表示，人群图像
原创
2022-07-17 00:18:01
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CSRNet神经网络主要用于高密度人群图片的人数估计。前端直接使用预先训练好的VGG16神经网络， 输出图像的大小为原始输入图像的1/8后端使用空洞卷积神经网络 在保持分辨率的同时扩大感知域， 生成高质量的人群分布密度图。空洞卷积定义一个二维的空洞卷积如下x(m,n)是长宽分别为M和N的输入图像信息，经过卷积核w(i,j)得到空洞卷积的输出y(m,n)，其中参数r表示空洞率。如果r=1则空洞卷积就
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2024-07-07 21:37:39
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文章目录一. 传感器分类二. 作用三. 系统组成四. 位置表示五. 数据格式六. ROS中GPS数据格式sensor_msgs/NavSatFixROS中GPS数据主要包含这四类，分别是gps 裸数据ros封装，位置，时间以及速度。并不是所有的GPS设备都有这四类数据的，具体看GPS硬件设备。 一. 传感器分类在自动驾驶或者机器人领域，传感器的使用按照测量对象划分，可分为两大类，一类是测量自身状
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2023-09-01 07:54:51
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晶圆键合是一种晶圆级封装技术，用于制造微机电系统 (MEMS)、纳米机电系统 (NEMS)、微电子学和光电子学，确保机械稳定和气密密封。用于 MEMS/NEMS 的晶圆直径范围为 100 毫米至 200 毫米（4 英寸至 8 英寸），用于生产微电子器件的晶圆直径最大为 300 毫米（12 英寸）。在微纳加工 (MEMS / NEMS) 中，封装可保护敏感的内部结构免受温度、湿度、高压和氧化物质等环
01、问题描述为理解高斯混合模型解决聚类问题的原理，本实例采用三个一元高斯函数混合构成原始数据，再采用GMM来聚类。1) 数据三个一元高斯组件函数可以采用均值和协方差表示如表1所示： ▍表1 三个一元高斯组件函数的均值和协方差每个高斯组件函数分配不同的权重，其中1号组件权重为30%, 2号组件权重为50%，3号组件权重为20%，随机生成1000个样本数据。2) 可视化为
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2024-01-21 04:26:13
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在现代的城市管理和安全保障中，识别和分析人群密度是一个至关重要的任务。尤其在公共场合，如商场、车站等场所，随时监测人群的状态可以帮助及时响应突发事件。AnyLogic是一个强大的仿真工具，通过结合Java语言，我们可以有效地识别和分析人群密度。接下来将详细介绍这一过程。
### 适用场景分析
在许多实际场景中，如大型活动、交通枢纽或灾害应急处理，人群密度监测及分析能够提供实时数据支持，为决策提
内容一览：在疫情期间，公共场所中尽量避免人群聚集，可以有效控制疫情扩散。英国利兹大学的研究团
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2022-07-29 09:01:47
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python中数据可视化关于统计的几个概念频率直方图在统计数据时，按照频数分布表，在平面直角坐标系中，横轴标出每个组的端点（按类别统计时就是按类别分组），纵轴表示频数，每个矩形的高代表对应的频数，称这样的统计图为频率分布直方图。密度分布曲线或曲面在频率分布直方图中，当样本容量充分放大时，图中的组距就会充分缩短，这时图中的阶梯折线就会演变成一条光滑的曲线，这条曲线就称为总体的密度分布曲线。这条曲线(
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2024-01-18 22:38:23
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AVSS 2017：CNN-based Cascaded Multi-task Learning of High-level Prior an
原创
2022-08-06 00:05:43
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终于到了在家躺着都是给国家做贡献的时候(手动捂脸)，对人员密集场所的监控和自动报警也算是对疫情的一份贡献吧，哈哈！项目地址：https://github.com/zzubqh/CrowdCount，如果你感觉有点用就帮忙点个start吧 ?概述和生成人群密度图基于MSCNN的人群密度估计：概述和生成人群密度图数据集制作和数据生成器密度等级分类网络MSCNN的训练和预测人群密度估计算法传统的人群计数
