基于背景抑制与噪声监督的人群计数方法

洪蕾; 杨明

doi:10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.03.003

吉林大学学报(信息科学版) ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (03) : 615 -623. DOI: 10.19292/j.cnki.jdxxp.2025.03.003

基于背景抑制与噪声监督的人群计数方法

洪蕾, 杨明

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摘要

针对人群的大尺度变化、复杂的背景、以及标签噪声对计数精准度产生严重影响的问题，提出了一种基于背景抑制与噪声监督的人群计数模型。该模型在编码阶段使用VGG16＿bn的前13层作为主干网络，将初步提取到的特征输入到双分支特征提取模块与背景信息聚合模块，分别缓解人群大尺度变化并提高背景的可辨性。最后融合两个模块所处理的信息，使用解码器回归生成预测密度图，并与ground truth密度图进行监督以实现对噪声的抑制。与其他算法相比结果表明，该模型的计数精准度有所提升，在ShanghaiTech PartA上的MAE(Mean Absolute Error)和MSE(Mean Squared Error)分别为58.1和95.9;在ShanghaiTech PartA上进行的消融实验也验证了各模块的有效性。该算法能有效地提高人群计数的精度。