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Bayesian Linear Regression for Crowd Density Estimation in Aerial Images

Cui, Shiyong und Meynberg, Oliver und Reinartz, Peter (2017) Bayesian Linear Regression for Crowd Density Estimation in Aerial Images. In: 2017 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE), Seiten 1-4. IEEE Xplore. JURSE 2017, 2017-03-06 - 2017-03-08, Dubai, UAE. doi: 10.1109/JURSE.2017.7924546.

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Offizielle URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?arnumber=7924546

Kurzfassung

In this paper, we propose a Bayesian linear regression method for person density estimation in extremely crowded areas in aerial images. The fundamental idea is to learn a mapping function from local features to crowd density. In order to describe the appearances of persons within a crowd in aerial images, local texture features are computed for each small local neighborhood. Then we cast the problem as a linear regression. In order to model the nonlinearity between local features and crowd density, Gaussian basis functions are used and their locations are determined by a $k$-means clustering. Crowd density can be estimated by Bayesian inference. However, due to the presence of a hyper-prior distribution, variational inference is applied to compute the predictive distribution. Through experiments, the effectiveness of the proposed method for crowd density estimation is demonstrated.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/108363/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag, Poster)
Titel:Bayesian Linear Regression for Crowd Density Estimation in Aerial Images
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Cui, Shiyongshiyong.cui (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Meynberg, Oliveroliver.meynberg (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7218-9840NICHT SPEZIFIZIERT
Reinartz, Peterpeter.reinartz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-8122-1475NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2017
Erschienen in:2017 Joint Urban Remote Sensing Event (JURSE)
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Nein
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
DOI:10.1109/JURSE.2017.7924546
Seitenbereich:Seiten 1-4
Verlag:IEEE Xplore
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Crowde density estimation, Bayesian regression, variational inference
Veranstaltungstitel:JURSE 2017
Veranstaltungsort:Dubai, UAE
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:6 März 2017
Veranstaltungsende:8 März 2017
Veranstalter :Masdar Institute of Science and Technology, UAE
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrsmanagement (alt)
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VM - Verkehrsmanagement
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Vabene++ (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Cui, Shiyong
Hinterlegt am:25 Nov 2016 11:26
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:13

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