應(yīng)用于圖像/視頻處理的深度學(xué)習(xí)為以可接受的精度進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)和識(shí)別的實(shí)際部署打開了大門。人群計(jì)數(shù)是圖像/視頻處理的另一種應(yīng)用。日本高級(jí)科學(xué)技術(shù)研究院(JAIST)的科學(xué)家設(shè)計(jì)了一種具有反向連接功能的新型DNN，可以更準(zhǔn)確地估算物體的密度。它可用于估計(jì)公眾中的人員密度或道路上的車輛密度，以提高公共安全/保障和交通效率。

視頻監(jiān)視是一種獲取信息以檢測(cè)對(duì)象狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)技術(shù)。例如，出于改善安全性，安全性和/或交通效率的目的，監(jiān)視在道路上使用的視頻監(jiān)視以獲得關(guān)于交通流量，事故發(fā)生和/或車輛密度的信息。視頻監(jiān)視的另一個(gè)示例是公共場(chǎng)所的人流。必須確保對(duì)人員流動(dòng)和密度進(jìn)行監(jiān)控，以確保公共場(chǎng)所(尤其是室內(nèi)環(huán)境)的安全。

獲取有關(guān)諸如車輛或人員之類的物體的密度或數(shù)量的信息稱為人群計(jì)數(shù)。以更高的準(zhǔn)確度進(jìn)行人群計(jì)數(shù)將以更少的“鋸齒狀”反饋提供對(duì)ITS的更多無縫控制，或者將檢測(cè)可能導(dǎo)致事故的人為擁堵。由Sooksatra博士和Atsuo Yoshitaka教授領(lǐng)導(dǎo)的JAIST研究小組與泰國(guó)SIIT研究小組合作，提出了一種在DNN中使用反向連接的新網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)在人群計(jì)算中獲得了更高的性能。

Yoshitaka Lab負(fù)責(zé)人Atsuo Yoshitaka教授說：“ DNN中的向后連接使我們能夠利用圖像中的高級(jí)特征和低級(jí)特征，因此實(shí)現(xiàn)了比以前更高的性能。” 吉隆實(shí)驗(yàn)室。目前，我們正在為工業(yè)應(yīng)用開發(fā)各種DNN，例如在顯微照片中進(jìn)行物體檢測(cè)和物體識(shí)別，工業(yè)產(chǎn)品缺陷檢測(cè)以及用于自動(dòng)診斷的DNA分析。