典型文献
一种基于卷积神经网络的人群密度识别算法
文献摘要：
近年来,人群密度的识别成为模式识别领域的热点问题,基于这个问题,该文提出一种基于卷积神经网络的算法,首先将数据集中的Ground-Truth数据转化为人群密度图,然后将生成的密度图送入神经网络中进行训练,得到人群密度数据.该文创新点在于采用多尺度卷积神经网络,使用多种尺度的卷积核来适应不同尺度的人头大小.通过利用具有不同尺寸接收领域的过滤器,从而可以识别各种分辨率的人群图像和数据.
文献关键词：
人工智能;卷积神经网络;人群密度识别
中图分类号：
作者姓名：
杨博涵
作者机构：
南京工程学院,江苏南京211167
文献出处：
引用格式：
[1]杨博涵-.一种基于卷积神经网络的人群密度识别算法)[J].电脑知识与技术,2022(02):82-83,93
A类：
人群密度识别
B类：
识别算法,别成,模式识别,Ground,Truth,人群密度图,送入,入神,创新点,多尺度卷积神经网络,卷积核,不同尺度,人头,不同尺寸,过滤器
AB值：
0.276859
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