Uppskattning av antalet och tätheten kartor från crowd images har ett brett spektrum av applikationer såsom videoövervakning, trafikövervakning, allmän säkerhet och stadsplanering. Dessutom kan tekniker som utvecklats för crowd counting tillämpas på relaterade uppgifter inom andra studieområden såsom cellmikroskopi, fordonsräkning och miljöundersökning. Uppgiften att räkna folkmassa och täthet karta uppskattning är full av många utmaningar såsom ocklusioner, icke-uniform densitet, intra-scen och inter-scen variationer i skala och perspektiv. Ändå, under de senaste åren, crowd räkna analys har utvecklats från tidigare metoder som ofta är begränsade till små variationer i crowd densitet och skalor till de nuvarande state-of-the-art metoder som har utvecklat förmågan att utföra framgångsrikt på ett brett spektrum av scenarier. Framgången med crowd counting metoder under de senaste åren kan till stor del tillskrivas djupt lärande och publikationer av utmanande dataset. I detta dokument ger vi en omfattande undersökning av nyligen gjorda Convolutional Neural Network (CNN) baserade metoder som har visat betydande förbättringar jämfört med tidigare metoder som till stor del bygger på handgjorda representationer. För det första går vi kort igenom de banbrytande metoder som använder handgjorda representationer och sedan fördjupar vi oss i de djupt lärande-baserade tillvägagångssätten och nyligen publicerade dataset. Dessutom diskuterar vi fördelarna och nackdelarna med befintliga CNN-baserade metoder och identifierar lovande vägar för forskning inom detta snabbt föränderliga område.
En omfattande undersökning av de senaste cnnbaserade metoderna för crowd counting kan hittas i REF.
A Survey of Recent Advances in CNN-based Single Image Crowd Counting and Density Estimation
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}