論文の概要: Application-Driven AI Paradigm for Person Counting in Various Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13788v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 03:57:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 15:56:08.688230
• Title: Application-Driven AI Paradigm for Person Counting in Various Scenarios
• Title（参考訳）: さまざまなシナリオにおける人計数のためのアプリケーション駆動aiパラダイム
• Authors: Minjie Hua, Yibing Nan, Shiguo Lian
• Abstract要約: そこで本研究では,シナリオ分類器を用いて,撮影フレーム毎に適切な人物カウントモデルを自動的に選択する手法を提案する。 私たちは、サイドビュー、ロングショット、トップビュー、カスタマイズされた、そして群衆を含む、さまざまなシナリオから収集された5つの拡張データセットを提示します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2881898195409884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Person counting is considered as a fundamental task in video surveillance. However, the scenario diversity in practical applications makes it difficult to exploit a single person counting model for general use. Consequently, engineers must preview the video stream and manually specify an appropriate person counting model based on the scenario of camera shot, which is time-consuming, especially for large-scale deployments. In this paper, we propose a person counting paradigm that utilizes a scenario classifier to automatically select a suitable person counting model for each captured frame. First, the input image is passed through the scenario classifier to obtain a scenario label, which is then used to allocate the frame to one of five fine-tuned models for person counting. Additionally, we present five augmentation datasets collected from different scenarios, including side-view, long-shot, top-view, customized and crowd, which are also integrated to form a scenario classification dataset containing 26323 samples. In our comparative experiments, the proposed paradigm achieves better balance than any single model on the integrated dataset, thus its generalization in various scenarios has been proved.
• Abstract（参考訳）: 計数はビデオ監視の基本的な課題と考えられている。 しかし、実用的な応用におけるシナリオの多様性は、1人の人計数モデルを一般に利用するのを困難にしている。 その結果、エンジニアはビデオストリームをプレビューし、特に大規模デプロイメントにおいて、時間を要するカメラショットのシナリオに基づいて、適切な人物カウントモデルを手動で指定する必要がある。 本稿では,シナリオ分類器を用いて,キャプチャされたフレーム毎に適切な人計数モデルを自動的に選択する人計数パラダイムを提案する。 まず、入力画像がシナリオ分類器に渡されてシナリオラベルを取得し、そのフレームを5つの微調整されたモデルのうちの1つに割り当てて人物を数える。 さらに,さまざまなシナリオから収集した拡張データセットとして,サイドビュー,ロングショット,トップビュー,カスタマイズ,クラウドの5つを紹介し,26323サンプルを含むシナリオ分類データセットも統合する。 比較実験において,提案手法は統合データセット上のどのモデルよりもバランスが良く,様々なシナリオでの一般化が証明されている。

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