以Density map為基礎之輕量化網路架構應用於室內人群計數之研究 Lightweight Neural Network Based on Density Map For Indoor Crowd Counting

Date
2022
Authors
吳振傑
WU, Zhen-Jie
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近年來由於受到疫情的影響,室內的人群數量管控就變得越來越重要,因此越來越多的人開始研究如何使用電腦視覺的方式,來解決傳統用人力的方式來計數人群數量的問題。本論文為了能夠在室內環境下進行人群計數,且方便應用於日常生活之中,於是提出了輕量化Density Map網路架構,Simple Indoor Crowd Counting Neural Network(SICCNet),使用MobileNetV2、Depthwise Convolution、Dilated Convolution等等的技術來達到較少的模型參數量及計算量,並且能夠提升模型的運算速度。SICCNet具有高效率、高準確度且耗費資源較少的特性,並且整合至低成本、體積小且運算受限的邊緣運算裝置,能夠保持辨識的準確率之餘,也能達到即時運算的效果,準確的預測出室內環境下的人數,因此可以應用在日常生活中。
none
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Keywords
人群計數, 類神經網路, 邊緣運算裝置, Density Map
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