我國民航旅客運(yùn)輸量在近年來不斷攀升,這給機(jī)場航站樓的管理帶來了巨大的壓力。傳統(tǒng)監(jiān)控系統(tǒng)需要人工監(jiān)測,非常耗時耗力,難以滿足航站樓安全管理的需求。因此,智能監(jiān)控技術(shù)的研究對于航站樓以及其他公共場所的安防工作具有重要的意義,有助于管理人員及時調(diào)整、調(diào)度安保力量,合理分配資源,提升突發(fā)事件的快速應(yīng)對能力。本文的研究課題為基于深度學(xué)習(xí)的人群分析及其在航站樓的應(yīng)用,主要關(guān)注人群計數(shù)研究和人群密度分布預(yù)測研究兩個方面。首先,針對人群計數(shù)研究普遍使用的歐幾里得損失函數(shù)忽略像素相關(guān)性且造成圖像模糊等問題,本文提出一種基于條件生成對抗網(wǎng)絡(luò)的人群計數(shù)模型,利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)的博弈思想,使用歐幾里得損失和對抗性損失聯(lián)合優(yōu)化模型,強(qiáng)化生成密度圖像的局部相關(guān)性并增強(qiáng)其質(zhì)量,進(jìn)而提升計數(shù)準(zhǔn)確性。在兩個人群計數(shù)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示,所述模型達(dá)到了與主流方法相當(dāng)?shù)男阅堋Ｆ浯?針對目前多數(shù)方法處理多尺度信息不理想的問題,本文提出一種基于增強(qiáng)型多尺度網(wǎng)絡(luò)的人群計數(shù)模型及其改進(jìn)版本,所設(shè)計的嵌入式GAN模塊和尺度增強(qiáng)模塊旨在保證生成高質(zhì)量密度圖像的前提下,強(qiáng)化模型對多尺度信息的靈活處理能力,以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確而高效的人群計數(shù)。將所...

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-1Inception結(jié)構(gòu)[42]

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文10集中在最后三個全連接層中。網(wǎng)絡(luò)特征圖的通道數(shù)目從64上升到128，再到256和512，同一組卷積內(nèi)通道的數(shù)目相同。需要注意的是，由于每組的卷積層數(shù)目可以不同，VGGNet有11、13、16、19等幾種變體，其中最常用到的是VGG-16和VGG-19。相....

圖2-2殘差結(jié)構(gòu)[43]

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文11富也意味著最后分類判斷時會更加準(zhǔn)確。（2）采用1×1卷積核進(jìn)行降維，降低了計算復(fù)雜度，使網(wǎng)絡(luò)更加高效。其次，1×1卷積后面會緊跟激活函數(shù)，這樣也能夠提升網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力。GoogLeNet模型以Inception模塊為單位構(gòu)建而成，其參數(shù)量僅為Ale....

圖2-3DenseBlock結(jié)構(gòu)[44]

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文122.1.5DenseNetResNet通過殘差模塊的獨(dú)特設(shè)計，證明了模型深度的增加與模型性能的保持是可以兼顧的。受到ResNet的啟發(fā)，DenseNet[44]在之后也被提出，其中的重點(diǎn)結(jié)構(gòu)是密集模塊（DenseBlock），其結(jié)構(gòu)如圖2-3所示。圖2....

圖3-2擴(kuò)張卷積感知域示意圖[49]

中國民航大學(xué)碩士學(xué)位論文

本文編號：3947169