1. 本选题研究的目的及意义
随着城市化进程的加快和社会活动的日益频繁，人群聚集现象越来越普遍。
人群计数作为计算机视觉领域的一项重要任务，对于公共安全、城市规划、交通管理等方面具有至关重要的意义。
近年来，深度学习技术在图像识别、目标检测等领域取得了突破性进展，为人群计数技术的发展提供了新的机遇。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，人群计数技术发展迅速，特别是随着深度学习技术的引入，该领域的研究取得了显著的成果。
总的来说，现有的研究主要集中在以下几个方面：
1. 国内研究现状
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.人群计数相关理论研究:-深入研究传统人群计数方法，分析其优缺点和适用场景，为后续研究提供参考。
-研究基于深度学习的人群计数方法，包括目标检测方法和密度估计方法，比较分析其性能差异和适用范围。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与分析:广泛查阅国内外关于人群计数和深度学习的文献资料，系统地了解人群计数的研究背景、发展现状、主要方法和面临的挑战，为研究方案的设计提供理论依据。
2.深度学习模型构建:基于现有深度学习技术，结合人群计数任务的特点，设计高效、鲁棒的人群计数模型。
-研究不同卷积神经网络结构对人群计数性能的影响，选择合适的网络结构作为基础模型。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.高效的人群计数模型:-提出一种新的基于深度学习的人群计数模型，该模型能够有效地提取人群特征，并具有较高的计数精度和效率。
-研究新的多尺度特征融合策略，以提高模型对不同大小目标的检测能力，解决人群尺度变化带来的挑战。
-研究新的注意力机制，引导模型关注人群区域，进一步提高计数精度。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 刘金平, 毛亚婷, 蔡建平, 等. 基于深度学习的人群密度估计综述[J]. 小型微系统, 2022, 43(1): 1-12.
[2] 李鑫, 王艳, 程建. 基于改进YOLOv5和CenterNet的人群计数方法[J]. 计算机应用, 2023, 43(S1): 295-300.
[3] 雷庆, 孙华, 陈晓, 等. 基于深度学习的拥挤人群计数方法综述[J]. 中国图象图形学报, 2020, 25(6): 1051-1068.
