无人机低空视角:针对人群密集场景的检测、跟踪和计数技术

无人机低空视角:针对人群密集场景的检测、跟踪和计数技术

DroneCrowd

Paper

无人机在人群中的检测、跟踪和计数:基准研究

简介

本文提出了一种时空多尺度注意力网络(STANet),用于解决由无人机捕捉的视频剪辑中的密集人群的密度图估计、定位和跟踪问题,涵盖了各种人群密度、视角和飞行高度。我们的STANet方法通过聚合顺序帧中的多尺度特征图来利用时间一致性,然后同时预测密度图、定位目标并在人群中关联它们。我们设计了一个由密度图损失、定位损失和关联损失三个项组成的多任务损失函数,并采用逐步应用注意力模块的粗到细过程,以强化网络对判别性时空特征的利用,以提高性能。整个网络以端到端的方式进行训练。在情景中使用非最大抑制和最小代价流框架生成目标的轨迹。由于现有的人群计数数据集主要关注于静态摄像机中的人群计数,而不是无人机上的密度图估计、计数和跟踪,因此我们收集了一个新的大规模基于无人机的数据集,称为DroneCrowd,包括112个视频剪辑,共33600个高分辨率帧(即1920x1080),捕捉了70个不同情景。通过大量的努力,我们的数据集提供了20800个人的轨迹,480万个头部标注以及序列中的多个视频级属性。我们在两个具有挑战性的公共数据集(上海科技和UCF-QNRF)以及我们的DroneCrowd上进行了广泛的实验证明STANet在性能上优于现有技术水平。

数据集

ECCV2020挑战

VisDrone 2020人群计数挑战要求参与算法对每个帧中的人数进行计数。挑战将提供112个具有挑战性的序列,包括82个用于训练的视频序列(总共2420帧)和30个用于测试的序列(总共900帧),可在下载页面上获得。我们在每个视频帧中用点手动标注人物。

DroneCrowd(1.03 GB):百度云(提取码:h0j8)| 谷歌云

DroneCrowd(完整版)

这个完整版本包括112个视频剪辑,共33600个高分辨率帧(即1920x1080),捕捉了70个不同的场景。通过大量的努力,我们的数据集提供了20800个人的轨迹,480万个头部标注以及序列中的多个视频级属性。

DroneCrowd 百度云(提取码:ml1u)| 谷歌云

相关推荐
京东零售技术1 天前
京东零售胡浩:智能供应链从运筹到大模型到超级智能体的演进
大数据·人工智能
榕壹云1 天前
GEO正在通过大模型技术重构企业数字营销生态
人工智能·重构·geo
K姐研究社1 天前
通义万相Wan2.5模型实测,可生成音画同步视频
人工智能·aigc·音视频
云起SAAS1 天前
老年ai模拟恋爱抖音快手微信小程序看广告流量主开源
人工智能·微信小程序·小程序·ai编程·看广告变现轻·老年ai模拟恋爱·ai模拟恋爱
ModelWhale1 天前
喜报!和鲸科技获张江国家自主创新示范区专项发展资金支持
大数据·人工智能·科研
飞哥数智坊1 天前
AI 编程时代,你得学会“狠心”删代码
人工智能·ai编程
stbomei1 天前
静默期的跃迁:2025 年 AI 技术落地与产业重构路径
人工智能·重构
可触的未来,发芽的智生1 天前
新奇特:神经网络烘焙坊(下),万能配方的甜蜜奥义
人工智能·python·神经网络·算法·架构
RoboWizard1 天前
移动固态硬盘无法被电脑识别怎么办?
大数据·人工智能·缓存·电脑·金士顿
zero13_小葵司1 天前
基于多Agent构建AI驱动的智能化软件开发协作平台
人工智能·aigc·软件工程·团队开发·ai编程