本篇论文介绍了一个名为 VisDrone2018 的大规模视觉对象检测和跟踪基准，目的在于推进基于无人机平台上的视觉理解任务，其包含了 14 个不同城市的各种城市 / 郊区地区的图像和视频序列，并提供了丰富的标注，如物体边界框的位置，物体类别，遮挡，截断比等，是迄今为止发表的最大的数据集之一，可广泛评估并研究在无人机平台上的视觉分析技术。

Apr, 2018

通过新构建的无人机大规模数据集 DroneCrowd，该研究设计了一种名为 STNNet 的算法，旨在解决密集人群中的物体检测、跟踪和计数。该算法借助空间 - 时间领域中下文信息处理相机拍摄的无人机视频，并通过邻域上下文丢失函数解决密集人群中的物体检测跟踪问题，并取得最先进技术方案的竞争结果。

May, 2021

本文介绍了一个被称作 VisDrone 的大规模数据集并探讨了无人机平台上的目标检测与跟踪算法。

Jan, 2020

介绍了一种用于人群计数的 CNN 网络，并使用采集自多个不同场景的大规模数据集评估了这种方法。该网络使用残差学习以及基于不确定性的置信加权机制进行创新，从而获得了显著的计数准确度改善。

Apr, 2020

本研究提出了一种新的联合多任务学习框架，用于实时监控人群计数的无人机监控。该框架利用图像融合网络结构来融合可见光和热红外图像，并使用人群计数网络结构来估计密度图。结果表明，与现有方法相比，该方法在客观评估和训练过程中具有可比较的结果。

Feb, 2022

为了解决现有数据集图片数量有限的问题，本文提出了一个包含图像和三维数据的多模态综合数据集，该数据集包含 28 类的像素级标注，并可用于深度网络架构的有效训练，结果表明其在合成数据和实际数据的适应方面具有良好的前景。

Aug, 2023

本文提出了用于智能交通系统中真实世界杂乱场景下人数自动计数的方法，其基于 RGB-D 数据集，使用深度视频的点云计算方法、3D 人体模型和轨迹跟踪来计数，得到高精度的计数结果。

Apr, 2018

本研究提出两种新方法用于在拥挤和开放环境下进行人群计数，利用多个视图收集的信息，结合使用多个相机。多个相机用于扩大视野并缓解单个相机计数方法常常受到的遮挡的问题。两种方法都能够统计场景中人员的数量而不仅仅是单帧图像或视频帧。在基准 PETS2009 视频数据集上获得的实验结果表明，所提出的间接方法 surpasses 其他方法，提供了拥挤场景的准确计数结果；然而，由于后者需要解决更复杂的问题（如头部分割），因此直接方法表现出较高的误差率。

Apr, 2017

本文通过对 220 多篇文献的综合和系统研究，主要研究基于 CNN 的密度图估计方法，根据评估指标，在人群计数数据集上选择前三名表现者，并分析其优缺点，希望对未来人群计数发展做出合理推断和预测，同时也为其他领域的目标计数问题提供可行的解决方案。

Mar, 2020

本文提出了一种新的人群计数网络，通过残差误差估计逐步生成人群密度图，并引入基于不确定性的置信度加权机制作为残差学习的指导，仅允许高置信度残差在细化路径中流动。在最近的复杂数据集上进行评估并获得了显着的错误改进。此外，我们还推出了一个新的大规模无约束人群计数数据集（JHU-CROWD），其图像数量比最近的人群计数数据集多约 2.8 倍，包含来自多种不同场景和环境条件的图像和完整标注。

Oct, 2019