Abstract Video imagery-baserad crowd analys för populationsprofilering och täthetsuppskattning i offentliga utrymmen kan vara ett mycket effektivt verktyg för att etablera global situationsmedvetenhet. Olika strategier som att räkna genom att upptäcka och räkna genom att klustra har föreslagits, och mer nyligen räknat med regression har också fått stort intresse på grund av dess genomförbarhet att hantera relativt mer trånga miljöer. De scenarier som studeras med befintliga regressionsbaserade tekniker är dock ganska olika både när det gäller utvärderingsdata och experimentella miljöer. Det kan vara svårt att jämföra dem för att dra allmänna slutsatser om deras effektivitet. Dessutom är bidragen från enskilda komponenter i bearbetningsledningen, såsom utvinning av funktioner och normalisering av perspektivet, fortfarande oklara och mindre väl studerade. Denna studie beskriver och jämför de senaste metoderna för videobildbaserad crowd counting, och ger en systematisk utvärdering av olika metoder med hjälp av samma protokoll. Dessutom utvärderar vi kritiskt varje bearbetningskomponent för att identifiera potentiella flaskhalsar som befintliga tekniker stöter på. Omfattande utvärdering görs på tre offentliga scendataset, inklusive en ny shoppingcentermiljö med märkt marksanning för validering. Vår studie visar nya insikter i att lösa problemet med crowd analys för populationsprofilering och täthetsuppskattning, och överväger öppna frågor för framtida studier.
Loy och Al. REF gör detaljerade jämförelser av state-of-the-arts för publikräkning baserad på videobilder med samma protokoll.
Crowd Counting and Profiling: Methodology and Evaluation
{'venue': 'Modeling, Simulation and Visual Analysis of Crowds', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}