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北京编制首张“雌株密度图” 精准施策治理杨柳飞絮

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绿化与生活 2019年第5期 21-22页

作者：丁天茼何建勇

随着天气的逐渐转暖,杨柳飞絮再现京城,由于前期低温天气,今年杨柳飘絮时间较往年有所推迟。调查结果显示,北京五环内共有杨柳树雌株28.4万株,并制成杨柳树雌株密度图,为杨柳飞絮"精准治理"提供基础数据支撑。北京市园林绿化局在不破坏... 详细信息

随着天气的逐渐转暖,杨柳飞絮再现京城,由于前期低温天气,今年杨柳飘絮时间较往年有所推迟。调查结果显示,北京五环内共有杨柳树雌株28.4万株,并制成杨柳树雌株密度图,为杨柳飞絮"精准治理"提供基础数据支撑。北京市园林绿化局在不破坏杨柳树生态功能的前提下,因地施策,有的放矢地开展杨柳飞絮精准治理,力争到"十三五"末杨柳飞絮明显改善。

关键词：园林绿化局杨柳树密度图

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地闪密度图与相应MIF文件自动生成

华南地震 2012年第4期32卷 75-81页

作者：董兴朋李胜乐彭愿苏融刘珠妹刘坚中国地震局地震研究所湖北武汉430071

地闪密度分布图能够反映雷电的活动分布和变化特征,可为电网防雷提供基础资料。编写Visual C++程序,能够自动生成地闪密度分布图和相应的MIF文件,生成的MIF文件可以在MapInfo中转换为MapInfo Tab图,并做进一步分析。这就避免了专业的Map... 详细信息

地闪密度分布图能够反映雷电的活动分布和变化特征,可为电网防雷提供基础资料。编写Visual C++程序,能够自动生成地闪密度分布图和相应的MIF文件,生成的MIF文件可以在MapInfo中转换为MapInfo Tab图,并做进一步分析。这就避免了专业的Mapbasic语言,只需通用的Visual C++语言即可在MapInfo中成图。最后将程序做成动态链接库,节省了系统资源,提高了运行效率。

关键词：密度图 Visual C++ MIF文件

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基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法

计算机工程 2024年第3期50卷 290-297页

作者：谢新林尹东旭张涛源谢刚太原科技大学电子信息工程学院山西太原030024 太原科技大学先进控制与装备智能化山西省重点实验室山西太原030024

针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在... 详细信息

针对人群计数图像人头尺度变化大、背景噪声高等问题,提出一种基于注意力机制的多尺度融合人群计数算法,以充分聚合多尺度信息,并有效区分背景噪声。构建基于残差连接的空洞空间金字塔池化,通过残差结构以及多个不同扩张率的空洞卷积在捕获多尺度头部目标特征的同时融入浅层特征图的空间细节信息,提高特征图质量;构建跨层多尺度特征融合模块,融合浅层和深层分支不同大小的边缘细节信息和上下文语义信息,并设计基于多分支的特征融合模块,融合不同感受野大小的多尺度信息以缓解大规模人头尺度变化的问题;构建基于矩阵相似运算的通道和空间注意力机制模块提取像素级特征权重,加强网络对于背景和人头目标的判别能力,自适应矫正位置信息。实验结果表明,相比11种对比算法的最优值,所提算法在SHA数据集上的平均绝对误差和均方根误差指标降低1.4%、4.2%,在UCF_CC_50数据集上降低4.9%、1.8%,能够精确地预测人群分布状态和估计人群数量,生成高质量的人群密度图。

关键词：人群计数多尺度融合注意力机制卷积神经网络密度图

国内首幅高分辨率区域地闪密度图通过专家鉴定

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高电压技术 2007年第11期33卷 142-142页

2007年10月23日，由国网武汉高压研究院雷电所与浙江电力试验研究院合作完成的“浙江省高分辨率区域雷电密度图分析及绘制”项目在杭州通过由浙江省电力公司组织的专家鉴定。

关键词：专家鉴定高分辨率密度图浙江省电力公司电力试验研究院

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基于特征融合编解码的人群计数和密度估计

计算机工程与设计 2023年第7期44卷 2110-2117页

作者：邹敏黄虹杜渂黄继风上海师范大学信息与机电工程学院上海200234 上海师范大学商学院上海200234 上海迪爱斯信息技术股份有限公司上海200032

为解决人群计数任务中因人群大小不一导致的计数偏差问题,提出一种基于特征融合的编解码卷积神经网络模型(CFFNet)。前端网络模块对输入的人群图像自动编码,提取不同尺度的人群特征语义信息;后端网络模块对编码后的人群特征信息进行融... 详细信息

为解决人群计数任务中因人群大小不一导致的计数偏差问题,提出一种基于特征融合的编解码卷积神经网络模型(CFFNet)。前端网络模块对输入的人群图像自动编码,提取不同尺度的人群特征语义信息;后端网络模块对编码后的人群特征信息进行融合和解码,得到最终的估计密度图。将该模型在4个公开数据集上进行实验,并与历年的主要方法进行对比,实验结果表明,该模型在ShanghaiTech PartA、UCSD和Mall数据集上取得了更好的MAE指标,优于目前的这些算法,验证了模型对不同的人群尺度具有很好的适应性。

关键词：人群计数卷积神经网络编码器人群尺度解码器特征融合密度图

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基于注意力机制的人群计数方法

中国安全科学学报 2022年第1期32卷 127-134页

作者：吴思张旭光方银锋杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018

为准确预测固定场景中的人群计数,在人群分析领域,采用一种融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)进行人群计数,该模块结合空间域注意力和通道域注意力,空间域注意力可以编码整个图像的像素级上下文信息,以更准确地表达像素级别的密度图,... 详细信息

为准确预测固定场景中的人群计数,在人群分析领域,采用一种融合注意力机制的卷积神经网络(CNN)进行人群计数,该模块结合空间域注意力和通道域注意力,空间域注意力可以编码整个图像的像素级上下文信息,以更准确地表达像素级别的密度图,而通道域注意力可以在不同的通道中提取更多的区分特征使网络显著表达人群的局部区域,并在多个公开数据集上进行测试。结果表明:基于注意力机制的人群计数方法可以准确地估计拥挤场景中的人群数量,在平均完全误差和均方误差上均优于CSRNet。

关键词：注意力机制人群计数空间域注意力通道域注意力密度图

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基于背景抑制与上下文感知的人群计数网络

计算机工程 2022年第9期48卷 314-320页

作者：黄奕秋胡晓杨佳信欧嘉敏广州大学电子与通信工程学院广州510006 广州大学机械与电气工程学院广州510006

针对图像背景噪声、透视畸变等影响人群计数网络计数精度的问题,提出一种基于背景抑制与上下文感知的新网络。利用VGG-16网络提取图像特征,并分别将特征输入密度图生成模块和背景噪声抑制(BNS)模块中进行处理,生成密度特征图和空间注意... 详细信息

针对图像背景噪声、透视畸变等影响人群计数网络计数精度的问题,提出一种基于背景抑制与上下文感知的新网络。利用VGG-16网络提取图像特征,并分别将特征输入密度图生成模块和背景噪声抑制(BNS)模块中进行处理,生成密度特征图和空间注意力图。使用BNS模块优化密度特征图并生成初级密度图,以抑制图像中背景噪声干扰,提高人群区域的特征权重。为减少透视畸变对人群密度估计的影响,使用上下文感知增强网络优化初级密度图,并生成预测密度图。在ShanghaiTech、UCF-CC-50及UCF-QNRF 3个公开数据集上的实验结果表明,该网络相较于MCNN、SwitchCNN、CSRNet等网络的计算准确度较高,尤其在UCF-QNRF数据集上其平均绝对误差和均方误差分别为85.8、146.0,相较于其他网络最高分别下降69.0%和67.2%,能充分抑制图像背景噪声并有效减小透视畸变引起的误差,具有良好的泛化能力和较强的鲁棒性。

关键词：人群计数深度学习密度图背景噪声上下文感知

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基于密度等级分类的田间棉铃计数算法

计算机辅助设计与图形学学报 2020年第11期32卷 1832-1839页

作者：黄紫云李亚楠王海晖武汉工程大学计算机科学与工程学院武汉430205 武汉工程大学智能机器人湖北省重点实验室武汉430073

为了解决复杂棉田环境中的多模态棉铃计数问题,提出一种基于密度等级分类的田间棉铃计数算法.首先采用密度等级分类估计器对图像中的全局上下文信息进行编码;然后利用多列结构的密度图估计器将输入图像转换为高维特征映射;最后通过特征... 详细信息

为了解决复杂棉田环境中的多模态棉铃计数问题,提出一种基于密度等级分类的田间棉铃计数算法.首先采用密度等级分类估计器对图像中的全局上下文信息进行编码;然后利用多列结构的密度图估计器将输入图像转换为高维特征映射;最后通过特征融合神经网络,将分类信息与高维特征映射相结合,以生成高质量的密度图,进而实现对田间棉铃进行计数.此外,构建了一个包含412幅田间棉铃图像的数据集,该数据集可根据不同的环境、年份和地域条件进行划分,以进行实验和对比.实验结果表明,所提出的算法达到了更低的计数误差,其有效性和鲁棒性均优于其他对比算法.

关键词：棉铃目标计数密度等级分类密度图

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基于双重注意力机制的人群计数方法

计算机应用 2024年

作者：赵志强马培红黑新宏西安理工大学计算机科学与工程学院陕西省网络计算与安全技术重点实验室(西安理工大学)

针对复杂场景下人群计数问题中存在的尺度变化、背景干扰和部分遮挡等问题，在空洞卷积操作的基础上，提出一种基于双重注意力机制的空洞上下文卷积神经网络（DA-DCCNN）。首先，利用VGG16中的卷积层作为特征提取器，获取人群图像抽象... 详细信息

针对复杂场景下人群计数问题中存在的尺度变化、背景干扰和部分遮挡等问题，在空洞卷积操作的基础上，提出一种基于双重注意力机制的空洞上下文卷积神经网络（DA-DCCNN）。首先，利用VGG16中的卷积层作为特征提取器，获取人群图像抽象、深层的特征图；然后，利用空洞卷积构造空洞上下文模块（DCM）对不同层获取的特征进行连接，并引入空间注意模块（SAM）和通道注意模块（CAM）获取上下文信息；最后，组合欧氏距离和交叉熵构造损失函数，对网络预测注意力图和真实注意力图之间的差异进行度量。对在ShanghaiTech、UCF＿CC＿50和UCF-QNRF三个公开数据集上的实验结果表明，DA-DCCNN能在有效获取图像的多尺度特征的同时，也可以增强对图像中重要区域和通道的感知能力，平均绝对误差（MAE）取得了相对最优的结果。可见，基于双重注意力机制的特征融合网络能有效感知图像中的空间结构和局部特征，从而使得生成的密度图能更准确地对人群区域进行预测和计数。

关键词：空洞卷积上下文特征双重注意力机制密度图人群计数