ABSTRACT Crowd counting spelar en viktig roll för stadsförvaltningen och den allmänna säkerheten. På senare tid har djupt lärande visat sig vara en stor fördel när det gäller att göra kvaliteten på folkmassan mer exakt. Det är dock fortfarande svårt att tillämpa djupinlärningsmodeller på inbäddade terminaler. Den största motsägelsen i problemet ligger i den höga efterfrågan på dataresurser för djupinlärning och en strikt begränsning av strömförbrukningen från inbyggda apparater. För att uppnå crowd counting by edge computing (i inbäddade terminaler), föreslår vi en liten modell baserad på konvolutionella neurala nätverk. Modellen kan bytas till andra två former för att anpassa avvägningen mellan noggrannhet och effektivitet. Särskilt olika former delar huvudparametrar för att spara lagring och undvika omskolning. Dessutom stöder denna modell olika storlekar av indatabilder, vilket gynnar applikationerna för en mängd olika inbyggda enheter. Experimenten på två olika inbyggda terminaler har visat effektiviteten, effektiviteten och flexibiliteten i vår föreslagna modell.
Chen och Al. I Ref föreslogs en exakt och kompakt modell baserad på CNN, som skulle kunna användas i inbyggda anordningar.
Efficient and Switchable CNN for Crowd Counting Based on Embedded Terminal
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}