湖南省大学生研究性学习和创新性实验计划项目研究报告.docx

湖南省大学生研究性学习和创新验H划项目研免报4项目名称：基于云端结合的人数密度算法研究项目编号：学生姓名：杨雨婷黄世标谢仲贤所在学校和院系：湖南财政经济学院信息技术与管理学院项目实施时间：2023.62023.6指导教师：刘焕华联系电话：填表日期：2023-6-8湖南省教育厅2023年制本项目旨在基于云端结合的人数密度算法，通过利用深度学习、图像处理和云计算等关键技术，提高人数密度估计的准确性和效率。该算法对于人群管理、城市规划和安防监控等领域具有重要的应用价值。在该项目中，首先进行了数据集的处理和准备，包括数据收集、标注和预处理，以构建适用于人数密度估计的高质量数据集。然后，设计了深度学习模型，包括选择合适的网络架构和参数优化，以提高模型在人群密度估计任务上的性能。为了解决人群密度估计中的尺度变化问题，采用了特征提取和融合的技术,包括使用不同大小的卷积核构建多列体系结构或多尺度特征处理模块，以提取准确的人群特征。通过将算法部署在云端，充分利用云计算的高性能计算和存储资源，实现了算法的快速运行和实时人数密度估计服务。实验结果表明，基于云端结合的人数密度算法在各项评价指标上取得了优异的性能，对于大规模数据集的处理和实时应用具有良好的适应性和扩展性。综上所述，本项目的目标是提供一种高效、准确的人数密度估计算法,并基于云端技术实现其在实际应用中的部署和运行。关键词：人数密度算法，深度学习，基于云端结合，图像处理目录错误!未定义书签。1.1研究背景错误!未定义书签。1.2设计目的及意义错误!未定义书签。2相关技术分析错误!未定义书签。2.1 引言错误!未定义书签。2.2 神经网络错误!未定义书签。2.3 神经元错误!未定义书签。2.4 多层神经网络错误!未定义书签。2.5 卷积错误!未定义书签。3.1 数据集收集和准备错误!未定义书签。3.2 数据预处理错误!未定义书签。3.3 3数据划分错误!未定义书签。3.4 4标注数据错误!未定义书签。3.5 5数据增强错误!未定义书签。3.6 6数据加载和批处理错误!未定义书签。4基于深度学习的人群密度估计算法错误!未定义书签。4.1 引言错误!未定义书签。4.2 模型设计错误!未定义书签。4.3 损失函数错误!未定义书签。4.4 评价标准错误!未定义书签。4.5 5实验结果分析错误!未定义书签。5基于云端结合的人群密度检测设计与实现错误!未定义书签。5.1 系统整体目标错误!未定义书签。5. 2系统需求分析错误!未定义书签。5.3 运行环境错误!未定义书签。5.4 系统设计错误!未定义书签。6项目测试错误!未定义书签。7总结错误!未定义书签。1绪论.研究背景随着数字化时代的到来，人群密集场所的监控摄像头数量急剧增加，导致产生了大量的视频数据。传统的人数统计和密度估计方法难以处理如此大规模的数据，因此需要借助云端计算的能力来进行高效的数据处理和分析。人群密度估计在许多应用场景中需要实时性，例如公共安全监控、人流量管理等。基于云端的计算可以提供强大的计算资源，能够加速人数密度估计算法的运行速度，满足实时性要求。人群密度估计是一个具有挑战性的计算机视觉问题，因为人群在不同的场景和环境中具有很大的变化和复杂性。传统的基于特征提取的方法在复杂场景中的准确性和鲁棒性受到限制。通过结合云端计算和深度学习等先进技术，可以提高人数密度估计的准确性和稳定性。云端结合的人数密度估计算法研究可以实现资源的有效分配和协作。通过将计算任务分配到云端进行并行处理，可以充分利用云计算的高性能计算资源，提高算法的计算效率和速度。1.2设计目的及意义随着人口增长以及人群活动的多样化，公共场所人群拥挤的场景随处可见，而人群聚集活动期间安全事故的发生也越来越频繁。比如2014年12月31日，上海市黄浦区外滩陈毅广场发生群众拥挤踩踏事故，致36人死亡，49人受伤；2016年12月，澳大利亚的音乐节上发生踩踏事故，造成至少80人受伤；2023年3月，玻利维亚阿尔托市一所大学内，因为人群拥挤导致走廊栏杆断裂，8名学生从四楼坠落，造成7人死亡、1人重伤。这样大规模安全事故时有发生，因此，利用智能监控系统对公共场所的人群数量和密集程度进行估计,根据预测范围内的人群分布进行风险预测，并预先加以干预,实施人群的管控和分流，以减少安全事故发生可能的需求越来越紧迫。传统的基于视频监控的人数统计系统往往使用集中式处理模式，监控设备获取到监控区域的图像帧后，将图像上传到中心服务器进行统一处理，服务器使用深度学习的方法对用户请求中的图片中进行处理，预测图片中的人数和人群分布情况这种模式的特点是简单，部署成本低。但是，随着科技和社会的进步，公共场合的监控设备数量和监控设备产生的监控数据发生剧增，大量的数据传输使得核心网的传输压力剧增，也使得传输到计算中心的数据无法及时得到处理。所以，单纯使用集中式处理模式已经无法满足实时人数统计的需求。在现有人群密度检测算法中，普遍存在人群尺度变化大、人群遮挡严重、不同场景下表现差异较大、数据集样本数目少等问题。人群密度估计在城市规划、交通管理、公共安全等领域具有广泛的应用前景和重要的社会影响。基于云端结合的人数密度算法研究可以为这些应用提供更准确、实时且可扩展的解决方案，为社会提供更好的服务和保障。综上所述，基于云端结合的人数密度算法研究是为了应对大规模数据、实时性要求和算法复杂性等挑战，以提供准确、高效的人数密度估计解决方案，满足不同领域的应用需求，并为社会带来积极的影响。本项目将以云端结合处理这一概念为切入点，围绕人群密集场景下的人数统计应用需求，研究基于云端结合的人群密度统计系统,为现代社会的智能安防、拥挤事故预测等任务提供重要信息。2相关技术分析2.1 引言近年来，随着GPU处理器的快速发展与使用，深度学习凭借较强的特征提取能力，逐渐成为计算机视觉、自然语言处理、语音识别等众多问题的解决方案。人群密度估计算法涉及到深度学习、图像处理、计算机视觉等领域的相关技术和理论，而深度学习技术作用于人群计数任务极大地提高了计数的精度与效率，本章探讨人群密度检测的深度学习相关技术，包括神经网络，卷积神经网络。2.2 神经网络人脑神经网络在生物医学领域被认为是一个多单元、多层次的信息处理系统。人所感知的外界信息有95%来自于视觉。人眼捕获物体的图像信号传入大脑，大脑低级区域提取图像信号的边缘、物理纹理等低级特征，然后传递给下一区域，用于抽象出形状、轮廓等高层特征，在此基础上最终大脑完成对物体的识别。神经网络是模拟人脑神经网络信息处理机理的数学模型。2.3 神经元如同生物神经网络是由神经元构成，人工神经网络的基本单位是人工神经元，它们之间互相连接构成了神经网络。如图2-1所示，神经元模块由三部分组成：加权、求和与激活。设神经元输入为n维向量(XI,X2,Xn),则其输出y可以表示成：y=f(z)=f(wix.+bS其中n表示每一层神经网络神经元个数；W为每一个神经元上输入X的权重；b表示偏置项；f是激活函数，表示输入输出相对应的关系，一般使用非线性函数，可以增加网络的非线性性能，提高网络的学习能力。如果没有激活函数，会导致神经元只可以学习到输入输出之间线性关系，限制了神经元的表达能力OIO图2.2.1神经元模型结构图常用的激活函数：SWiSh函数具有处处可微的性质，且一、二阶倒数都具有平滑性，适用于局部特征归一化，在较大规模数据集和层数较深的神经网络模型中表现好于目前最佳的激活函数。不足之处是计算复杂度较高，实际应用中常常使用改进的HardSWiSh函数。Sigmoid函数可以将连续值映射到(0,1)之间。当输入接近于0时，Sigmoid函数值变化率较大，因而易于更新参数。但是当输入输出过大或者过小时，函数图像接近于水平，容易导致梯度消失，从而使网络难以训练。因此SigmOid函数对参数的初始化值要求较高。Tanh函数可以将输入映射到之间。Tanh函数性质类似于SigmOid函数，不同点在于Tanh函数输出的均值为0,所以网络在训练时收敛速度更快，但是梯度消失问题依然存在。Re1U函数图输入为负值时映射为0,输入为非负值时映射为自身。Re1U函数在x>0时梯度始终为1,因而克服Sigmoid与Tanh函数存在的梯度消失问题，并且Re1U函数计算简单，收敛速度较快，适用于较实时系统，因此本文模型使用的是Re1U激活函数。2.4多层神经网络人工神经网络由多个神经元逐层之间相互连接组合而成。神经网络的第一层称之为输入层，输出层为最后一层，输入层与输出层之间被称之为隐含层。隐含层中的神经元对所有前一层神经元的输出进行加权求和、激活操作后作为该神经元的输出传递给下一层，从而完成神经网络输入输出之间信息的传递。神经网络独特的组织结构造就了并行性、分布性、容错性以及联想记忆性等特点。神经网络通过对每个神经元参数的动态调整，达到了输入数据与输出数据之间非线性关系的目的。与单个神经元模型相比较，多层神经网络具有更强的表现能力。2.5卷积(1)卷积运算卷积运算是两个函数之间的一种数学运算，是构成CNN结构的基础。在图像或信号处理领域经常使用的一种运算方式，常见的有一维卷积和二维卷积。一维卷积在信号处理领域经常使用，当输入一个信号列Xt"=1,2,3,，几,经过卷积运算后输出为n九=2u,*ct-*+fc=1式中Wk被称之为卷积核或者滤波器图2.5.1卷积运算过程(2)卷积神经网络卷积神经网络(Convo1utiona1Neura1Network,CNN)是一种常用于图像处理和计算机视觉任务的深度学习模型。它在图像处理中表现出色，并且在目标检测、图像分类、图像分割和人数密度估计等领域取得了显著的成果。卷积神经网络主要由卷积层(Convo1utiona11ayer)、池化层(PoOIing1ayer)和全连接层(FU1IyConnected1ayer)组成。其中，卷积层是卷积神经网络的核心部分，负责提取图像中的特征。卷积层通过滑动窗口的方式，将卷积核(Convo1utiona1Kerne1)与输入图像进行逐元素相乘，并求和得到输出特征图(FeatureMap)0卷积核可以看作是一种特征提取器，通过不同的卷积核可以提取出图像的不同特征，例如边缘、纹理等。(3)卷积的三种模式FU11模式下卷积核从与输入有一个点的相交的地方就开始卷积。如下图所示，蓝框的位置就是卷积核第一个卷积的地方，灰色部分是为了卷积能够正常进行的Padding（一般填0）。因此FU11模式下卷积核移动区域最大，卷积后输出的尺寸也最大。FU11<5.5)a(7.7)图2.5.2FU11模式VA1ID模式与FU11模式相反，在整个卷积核与输入重叠的地方才开始卷积操作，因此不需要Padding,输出的尺寸也最小。VA1ID(5,5)3)图2.5.3VA1ID模式SAME模式是最常用的一种模式，SAME的意思是卷积后输出的尺寸与输入尺寸保持一致（假定Stride为1）。通过将卷积核的中心与输入的第一个点进行对齐确定卷积核起始位置，然后补齐对应Padding即可。如下图所示，可以看到卷积输出的尺寸与出入保持一致。SAME(5.5)a(5.5)图2.5.3SAME模式（4）扩张卷积扩张卷积（Di1atedConvo1ution）,也称为空洞卷积（AtroUSConvo1ution）,是卷积神经网络中的一种变体。它通过在卷积操作中引入空洞（或称为扩张率），来扩大卷积核的感受野。