模型的构建方法、人群密度估计方法、装置、设备和介质

    公开(公告)号:CN110096979B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN201910316066.4

    申请日:2019-04-19

    摘要: 本申请实施例公开了一种网络模型的构建方法、人群密度估计方法、装置、设备和存储介质,应用标注的训练样本进行训练,获得预设数量的回归器;将训练样本分别输入至每个回归器,得到对应的人群密度图;确定每个人群密度图和训练样本对应的真实密度图之间的误差,选取误差最小的人群密度图对应的回归器的编号作为训练样本的分类编号;根据训练样本的分类编号和训练样本微调初始分类器,以得到分类器,应用通过分类器分类后的训练样本微调回归器,直至满足预设训练条件时停止,将最新的分类器和回归器作为目标分类器和目标回归器。提高了人群密度估计的准确性,节约了人力物力。

    单镜头下的多行人在线跟踪方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111627045B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202010374066.2

    申请日:2020-05-06

    摘要: 本申请实施例公开了一种单镜头下的多行人在线跟踪方法、装置、设备及存储介质。在单路视频流的每帧画面得到行人检测框、卡尔曼跟踪框和单目标跟踪框作为目标框;计算目标框对应的行人身份重定位特征向量;根据目标框的位置和行人身份重定位特征向量计算所述目标框与目标跟踪器的位置损失代价和行人重定位损失代价;根据位置损失代价和行人重定位损失代价计算综合损失代价;根据综合损失代价计算轨迹跟踪器与行人检测框、卡尔曼跟踪框和单目标跟踪框的匹配关系;根据匹配关系、位置损失代价和身份重定位损失代价,基于行人检测框、卡尔曼跟踪框和单目标跟踪框生成轨迹跟踪框。在同一镜头下,对行人行走时的短时完全遮挡,能够形成有效的跟踪。