非平衡人群密度估计的卷积特征方法研究

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1、学校代码10459学号或申请号201512172152密级硕士学位论文非平衡人群密度估计的卷积特征方法研究作者姓名：曲佳导师姓名：叶阳东教授学科门类：工学专业名称：计算机科学与技术培养院系：信息工程学院完成时间：2018年5月AthesissubmittedtoZhengzhouUniversityforthedegreeofMasterConvolutionalFeatureBasedUnbalancedCrowdDensityEstimationByJiaQuSupervisor:YangdongYe

2、ComputerScienceandTechnologySchoolofInformationEngineeringMay2018学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者：日期：年月日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑

3、州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为郑州大学。保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者：日期：年月日摘要摘要近年来参加庆典、集会等公共活动的人数越来越多，所造成的公共安全问题也逐渐受到人们的重视。

4、上海外滩和云南昆明明通小学等踩踏事件的发生都是由于人们对局部人群密度过高没有足够的察觉或预防所引起的。因此建立大规模公共活动监控系统，自动地识别具体场景的人群密度，对某个局部场景人群密度超过失控阈值时能够自动报警，对于公共安全具有重要意义。已提出的人群密度估计方法可以分为两类：基于像素特征的人群密度估计方法和基于纹理分析的人群密度估计方法。基于像素特征的人群密度估计方法简单，实时性强，但是对于背景复杂、人群密度高和遮挡严重的场景则易产生较大误差。基于纹理分析的人群密度估计方法在高密度人群密度估计问题上有很

5、好的效果。然而，当存在透视现象、人群密度分布不均匀和人群背景较复杂等问题时，对中低密度人群估计的误差较大。本文提出一种基于深度学习的人群密度估计方法。深度神经网络能够直接利用大数据自动学习数据的特征，具有很强的数据描述能力，避免了人工设计特征存在的局限性。但由于现有的人群样本数据规模很小，深层次的网络很难得到较优解。本文提出了训练较浅的神经网络，使用预训练深度模型的全连接层特征和使用预训练深度模型的卷积-FV（FisherVector）特征三种解决方法。针对样本不平衡性问题，提出使用多个分类评估标准。在标

6、准数据集PETs2009上实验结果表明卷积特征比现有的手工特征具有更好的效果。其次，相比于训练一个全新的卷积模型，基于迁移学习的深度卷积特征是更好的选择。另外，通过层数较少的深度模型获得的较低层特征的迁移性更好。关键词：人群密度估计；深度卷积神经网络；迁移学习；支持向量机；纹理特征IAbstractAbstractMoreandmorepeopleattendpublicactivitiessuchascelebrationandassembly,leadingtosomepublicsafetyissu

7、es,whichreceivesincreasingattentions.Duetonoenoughawareandprecautiontomuchhighcrowddensitylevelinlocalregions,somestampedehavehappenedinpublicactivitiessuchasthestampedehappenedinShanghaibundandschoolnamedMingtonginKunming,Yunnan.Toavoidthesimilarissues,a

8、largescalepublicmonitoringsystemshouldbeestablished,whichcanrecognizecrowddensitylevelautomaticallyandgiveaalarmwhensomelocalregionshavehighercrowddensitythanthethresholdlevel,showingsignificanceforpublicsafety.Thee