基于深度学习的密集人流量统计研究与应用的任务书

基于深度学习的密集人流量统计研究与应用的任务书任务书：基于深度学习的密集人流量统计研究与应用一、任务背景随着城市化进程的加快和人口增长的不断扩大，城市人口数量不断增加，使得城市里的人流量也显著增加，特

基于深度学习的密集人流量统计研究与应用的任务书 任务书：基于深度学习的密集人流量统计研究与应用 一、任务背景 随着城市化进程的加快和人口增长的不断扩大，城市人口数量不断 增加，使得城市里的人流量也显著增加，特别是在大型商场、车站等密 集人流场所，人流量更是庞大。为了更好地管理和利用城市公共资源， 密集人流量的统计显得越来越重要。目前，传统的人流量统计方法往往 存在着一些问题，比如识别率不高、成本过大、精度低下等。然而，深 度学习技术的迅速发展，为解决这些问题提供了可能性。 二、任务目的 本次任务的目的是：基于深度学习技术，研究和开发一种准确、可 行且成本低廉的密集人流量计算方法，解决目前传统方法存在的问题， 提升精度和效率，并将其应用于实际场景中。 三、任务要求 （一）理论研究 1 、深入研究密集人流量计算的相关知识，了解国内外现有研究现 状和进展，掌握人流量计算的基本原理和方法。 2 、掌握机器学习、深度学习等相关算法的原理和实现方法，了解 目前深度学习应用于人流量统计的主要框架。 （二）算法设计 1 、基于深度学习技术，设计一种精度高、稳定性好、计算复杂度 低的密集人流量计算算法。 2 、考虑到实际应用中，复杂场景中会出现人群重叠和瞬时突发事 件，因此，算法需要具有高效性和鲁棒性。