基于多列卷积神经网络的人群计数算法

为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题，提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络（CNN）和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征，引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图，从而生成高质量的密度图。 Shanghai tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明，该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系，且计数准确性高、鲁棒性强。