基于多尺度及雙注意力機制的小尺寸人群計數

王良聰，吳曉紅，陳洪剛，何小海，潘 建，趙 威

(1四川大學 電子信息學院，成都610065；2中國民航局第二研究所，成都610041)

0 引 言

利用現代信息技術及創新成果，打造宜居、安全、便利、智能的生活環境，是社會良性發展的普遍追求。近年來，大量人口選擇匯集在城市工作、安家，城市單位面積內的人口密度越來越大，因此帶來了一系列的問題，這些問題是高效、有序的社會管理面臨的巨大挑戰。如2020年1月7日，伊朗高級將領蘇來曼尼遭遇美方突襲不幸身亡，伊朗民眾紛紛為其送葬，但送葬的過程中發生了意外，百萬民眾送別時發生踩踏事件，至少造成了56人死亡、213人受傷。因此，提前對人群信息進行快速統計，避免嚴重的公共安全責任事故發生是必要的。人群密度估計，需要重點關注人群的分布信息，然而實際場景中往往面臨著相似物體（如樹葉，車輛）的干擾，很難從局部小區域得出判定；在此情況下，人類的做法是觀察更久，同時結合其它的周圍信息進行判斷。受此啟發，本文設計了雙注意力模塊來解決這樣的問題。由于攝像機拍攝視角的多樣性和人群位置的復雜分布，圖像中的人頭尺度是變化多樣的，為了應對視角劇烈變換問題，設計了一個多尺度特征融合模塊，來增強網絡的多尺度特征提取能力，并融合多尺度信息。本文提出的基于多尺度及雙注意力機制（Multi-Scale and Dual Attention，MSDA）的小尺寸人群計數網絡，實現端到端的人群計數。即輸入單幅圖像，就可以通過對生成的密度圖進行積分，得到圖像中的人群數量?！?br>