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论文标题：

Video Individual Counting for Moving Drones

论文链接：

https://www.arxiv.org/abs/2503.10701

项目主页 / 数据集下载：

https://github.com/fyw1999/MovingDroneCrowd

一、研究背景

随着无人机的普及，无人机在计算机视觉中的应用越来越广泛，例如交通管理、公共安全、旅游景点的人群分析等。相比固定摄像头，无人机具有机动灵活、视野广阔的优势，能够捕捉到更加多样和复杂的人群场景。

然而，当前研究仍存在两大痛点：

• 缺少数据集：现有数据大多基于固定摄像头或者低动态无人机，缺乏动态无人机视角下的密集人群视频数据集。
  

• 缺少算法：传统的定位 + 跨帧匹配算法在高动态、密集人群场景中误差累积严重，难以胜任视频级别的人群计数。

基于此，我们提出了MovingDroneCrowd数据集和SDNet算法，共同填补这一研究空白。

二、MovingDroneCrowd数据集

数据集示例

我们构建的MovingDroneCrowd是首个可用于视频人群计数、跟踪的由动态无人机在密集人群场景下拍摄的视频数据集，具有以下特点：

• 多样场景：涵盖商圈、景点等真实复杂的人群聚集地。

• 条件变化：包含不同飞行高度、拍摄角度、光照条件，全面模拟无人机实际应用场景。

• 高质量标注：

• 精确的行人头部框标注

• 完整的行人身份ID标注，可支持视频行人计数与行人跟踪任务

这意味着，MovingDroneCrowd 同时也是动态无人机视角下密集行人跟踪算法的挑战性基准。

三、SDNet：Shared Density-map guided Network

算法框架

为了突破传统定位+匹配方法在复杂场景下的局限，我们提出了SDNet（Shared Density-Map guided Network），其核心思想是利用密度图差分来完成视频行人计数：

• 共享密度图（Shared Density Map）

• 给定相邻两帧，计算每一帧的共享密度图，包含了当前帧与相邻帧中共同出现的行人的密度图。

• Inflow & Outflow Density Map 计算

• 用全局密度图减去共享密度图，得到新进入 (Inflow) 和离开 (Outflow)的行人密度图。

• 视频级别计数

• 将序列中每一帧的inflow density map累积，即可得到视频片段中身份不同行人的总数。

通过绕开对“定位 + 跨帧匹配”的依赖，SDNet在复杂动态无人机场景中展现出了更高的稳健性与准确性。

四、实验结果

实验结果

定量分析

我们在MovingDroneCrowd上对比了现有的主流方法：

• 基于多目标跟踪的算法：在复杂无人机场景中表现不佳，误差大，鲁棒性差。

• 基于定位+跨帧匹配的算法：比基于跟踪的方法略好，但是效果仍然不够理想。

• SDNet：取得了显著优势，能够更加准确地完成视频人群计数。

定性分析

可视化结果

本方法计算的Inflow 和 Outflow 密度图反映了视野范围内行人的进入与离开情况。虽然仍存在一些错误响应，但它们的数值被有效地抑制了。

对比可视化结果

基于定位和跨帧匹配的方法在定位和匹配上都出现了明显错误，尤其是匹配几乎完全不正确。这表明，以往基于定位和匹配的方法难以有效应对动态且密集的场景。

五、总结

我们的工作主要贡献包括：

• 数据集贡献：提出了首个动态无人机密集人群视频数据集MovingDroneCrowd，可用于视频人群计数与行人跟踪两大任务。

• 算法贡献：设计了SDNet，通过先求共享密度图，再与全局密度图相减得到inflow密度图，有效解决了复杂动态场景下的视频计数难题。

• 实验结论：在 MovingDroneCrowd 上，SDNet 显著优于其他相关方法。

我们相信，MovingDroneCrowd与SDNet将为无人机视觉、人群分析和智能监控提供新的研究思路。

来源丨我爱计算机视觉

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