Resumen

En este artículo, analizamos y calculamos la densidad de multitudes en una zona turística utilizando análisis de información dinámica de videovigilancia y dividimos la tarea de conteo de multitudes y estimación de densidad en tres etapas. En este documento, se diseñan un módulo de percepción de escala novedoso y un módulo de percepción de escala inversa para facilitar aún más la extracción de información multinivel por parte del modelo de conteo; la función principal de la tercera etapa es generar el mapa de densidad de distribución de población, que principalmente consiste en tres columnas de convolución de vacío con diferentes tasas de vacío y genera el mapa final de densidad de distribución de población utilizando los mapas de características de diferentes regresiones de rama. Además, el algoritmo utiliza conexiones de salto entre la convolución superior y las capas inferiores de convolución de vacío para reducir el riesgo de desaparición y explosión del gradiente de red y optimiza los parámetros de red utilizando una estrategia de supervisión intermedia. El estimador de

• Materias:Big Data Gestión de riesgos Administración de información Red neuronal Teoría de redes
• Subjects:Big Data Risk management Information management Neural network Network Theory
• Palabras claves:Analizar; Densidad de multitudes; Videovigilancia; Módulo de percepción de escala; Mapa de densidad de distribución de población; Estimador de densidad jerárquica
• Keywords:Analyze; Crowd density; Video surveillance; Scale perception module; Population distribution density map; Hierarchical density estimator