Crowd counting har studerats i årtionden och en hel del arbeten har uppnått bra prestanda, särskilt DNNs-baserade täthet karta skattningsmetoder. De flesta befintliga crowd counting verk fokuserar på single-view räkning, medan få verk har studerat multi-view räkna för stora och breda scener, där flera kameror används. Nyligen har en end-to-end multi-view crowd counting metod som kallas multi-view multi-scale (MVMS) föreslagits, som säkrar flera kameravyer med hjälp av ett CNN för att förutsäga en 2D scennivå densitet karta på markplanet. Till skillnad från MVMS, föreslår vi att lösa multi-view crowd counting uppgift genom 3D-funktion fusion med 3D scennivå densitetskartor, i stället för 2D markplanet en. Jämfört med 2D fusion, 3D fusion extraherar mer information om människor längs zdimension (höjd), som hjälper till att lösa skalvariationer över flera vyer. 3D-densitetskartorna bevarar fortfarande egenskapen 2D-densitetskartor som summan är, samtidigt som de ger 3D-information om folkmassans densitet. Vi utforskar också projektionskonsistensen bland 3D-förutsägelsen och marksanningen i 2D-vyerna för att ytterligare förbättra räkneprestandan. Den föreslagna metoden testas på 3 multivyräkningsdata och uppnår bättre eller jämförbar beräkningsprestanda jämfört med den senaste tekniken.
Medan de flesta av de befintliga tillvägagångssätten är inriktade på att räkna i 2D plan, Zhang et al. REF föreslår att man löser multi-view crowd counting-uppgiften genom 3D-funktionsfusion med 3D-densitetskartor på scennivå.
3D Crowd Counting via Multi-View Fusion with 3D Gaussian Kernels
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}