当前，复工复学正有序进行，商场、工厂、医院、公共空间等人群密集区域的新冠病毒外环境监测成为人们关注的公共安全问题。如何利用人工智能助力抗疫？华东师范大学计算机科学与技术学院博士生吴兴蛟3个月内连续在《神经计算》上发表的两篇论文，为解决这一现实问题提供了新的思路。

据悉，《基于自适应场景发现的多密度人群计数框架》《基于时间感知网络的快速视频人群计数》两篇论文均聚焦于人群计数这一计算机视觉重要任务。前者探索了一种能够自动学习的动态智能化系统，可利用监控视频的画面来准确统计图像中的人群数量。该研究成果可为人群密集的公共场所提供有效的安全预警，防止由于人群密度过大而导致各类公共安全事件；同时可应用于视频监控、交通监测、城市规划等领域，为产业智能化互联、工业产业信息化管理赋能。后者构建了一个用于快速计算的计数模型，该模型可直接在普通电脑上运行，大幅度降低了深度模型本地化的成本，同时使得人群计数成果从实验室走向了工业生产，发挥安全监管以及公共安全维护的作用。

相关论文信息：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925231220302356?via%3Dihub