本项目从生活细节出发，将计算机视觉应用在饭堂人数检测上，结合软硬件设施：算法基于深度卷积神经网络模型，硬件基于树莓派 RaspberryPi3 Model B，终端为 Web APP 或者公众号平台，学生可以通过终端获取饭堂人数密度热力图。
2023-03-03 21:23:16
81.57MB
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基于PyTorch实现MCNN基于PyTorch实现MCNN完成人群计数任务——数据集.zip人群计数任务——数据集.zip
2022-12-22 18:30:49
332.32MB
使用方法
支持的微信版本下载 pc微信客户端
初始化
启动
如果您已在pc端登陆，极有可能也会弹出扫码窗口，忽略即可
如果未收到回复，请尝试退出微信以启动机器人后弹出的扫码界面扫码进入
结束
在有bot.exe的目录下进入终端，执行bot close
其他自定义
2022-09-30 17:03:58
164.16MB
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为解决单幅图像中的人群遮挡和尺度变化问题，提出一种基于多列卷积神经网络的人群计数算法。利用具有不同尺寸感受野的卷积神经网络（CNN）和特征注意力模块自适应提取多尺度人群特征，引入可变形卷积增强CNN网络空间几何形变学习能力并优化特征图，从而生成高质量的密度图。 Shanghai tech和UCF_CC_50数据集上的实验结果表明，该算法能学习输入图和人群密度图之间的映射关系，且计数准确性高、鲁棒性强。
2022-09-08 09:46:35
2.5MB
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