CONTEGGIO AUTOMATICO DEL NUMERO DI PERSONE IN FOTOGRAFIE DI FOLLE MEDIANTE DEEP NEURAL NETWORK

In crowd counting, the challenge lies in automatically tallying the number of individuals in a crowded space from a video or image. This thesis work focused on developing a hybrid end-to-end neural network model for crowd counting that leverages the benefits derived from generating density maps. The conducted tests demonstrated how this hybrid approach enhances the performance compared to a standard density map generation model.

Il crowd counting affronta il problema del conteggio automatico di persone presenti in un luogo affollato a partire da un video o un’immagine. In questo lavoro di tesi è stato sviluppato un modello neural network per il crowd counting di tipo end-to-end ibrido che usufruisce dei vantaggi derivanti dalla generazione di mappe di densità. I test effettuati hanno dimostrato come questo tipo di approccio ibrido sia capace di incrementare le prestazioni di un normale modello a generazione di mappa di densità.