基於深度學習的群體目標流量分析
群體目標流量分析
大場景下（多攝像機 如正門、偏門）估計進出人數
已有方法
檢測+跟蹤
過程
首先檢測人，之後用諸如粒子濾波、KCF等方式跟蹤軌跡，判斷了通過影象的虛擬線，進而決策
缺點
檢測和跟蹤都需要比較穩定，但是在一些密集場合檢測是比較困難的，多目標的相互遮擋進行跟蹤也是很困難的。
線性特徵擬合、特徵迴歸
缺點
特別依賴於模型的學習，當場景換了、人走的速度、密度跟資料庫差別大的時候，有明顯的精度下降。
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