Articles de revues sur le sujet « Dense crowd »
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Xue, Yiran, Peng Liu, Ye Tao et Xianglong Tang. « Abnormal Prediction of Dense Crowd Videos by a Purpose–Driven Lattice Boltzmann Model ». International Journal of Applied Mathematics and Computer Science 27, no 1 (28 mars 2017) : 181–94. http://dx.doi.org/10.1515/amcs-2017-0013.
Texte intégralSam, Deepak Babu, Neeraj N. Sajjan, Himanshu Maurya et R. Venkatesh Babu. « Almost Unsupervised Learning for Dense Crowd Counting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 33 (17 juillet 2019) : 8868–75. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v33i01.33018868.
Texte intégralZhang, Jin, Sheng Chen, Sen Tian, Wenan Gong, Guoshan Cai et Ying Wang. « A Crowd Counting Framework Combining with Crowd Location ». Journal of Advanced Transportation 2021 (17 février 2021) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6664281.
Texte intégralMa, Junjie, Yaping Dai et Kaoru Hirota. « A Survey of Video-Based Crowd Anomaly Detection in Dense Scenes ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 2 (15 mars 2017) : 235–46. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0235.
Texte intégralMiao, Yunqi, Zijia Lin, Guiguang Ding et Jungong Han. « Shallow Feature Based Dense Attention Network for Crowd Counting ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34, no 07 (3 avril 2020) : 11765–72. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v34i07.6848.
Texte intégralHuang, Liangjun, Shihui Shen, Luning Zhu, Qingxuan Shi et Jianwei Zhang. « Context-Aware Multi-Scale Aggregation Network for Congested Crowd Counting ». Sensors 22, no 9 (22 avril 2022) : 3233. http://dx.doi.org/10.3390/s22093233.
Texte intégralNarain, Rahul, Abhinav Golas, Sean Curtis et Ming C. Lin. « Aggregate dynamics for dense crowd simulation ». ACM Transactions on Graphics 28, no 5 (décembre 2009) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1145/1618452.1618468.
Texte intégralKok, Ven Jyn, et Chee Seng Chan. « Granular-based dense crowd density estimation ». Multimedia Tools and Applications 77, no 15 (5 décembre 2017) : 20227–46. http://dx.doi.org/10.1007/s11042-017-5418-y.
Texte intégralZhang, Jin, Luqin Ye, Jiajia Wu, Dan Sun et Cheng Wu. « A Fusion-Based Dense Crowd Counting Method for Multi-Imaging Systems ». International Journal of Intelligent Systems 2023 (18 octobre 2023) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6677622.
Texte intégralAziz, Muhammad Waqar, Farhan Naeem, Muhammad Hamad Alizai et Khan Bahadar Khan. « Automated Solutions for Crowd Size Estimation ». Social Science Computer Review 36, no 5 (11 septembre 2017) : 610–31. http://dx.doi.org/10.1177/0894439317726510.
Texte intégralIlyas, Naveed, Boreom Lee et Kiseon Kim. « HADF-Crowd : A Hierarchical Attention-Based Dense Feature Extraction Network for Single-Image Crowd Counting ». Sensors 21, no 10 (17 mai 2021) : 3483. http://dx.doi.org/10.3390/s21103483.
Texte intégralZhang, Wei, Yongjie Wang, Yanyan Liu et Jianghua Zhu. « Deep convolution network for dense crowd counting ». IET Image Processing 14, no 4 (27 mars 2020) : 621–27. http://dx.doi.org/10.1049/iet-ipr.2019.0435.
Texte intégralHan, Suyu. « Hybrid Attention Fusion in Dense Crowd Counting ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 2, no 1 (23 novembre 2022) : 35–38. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v2i1.2707.
Texte intégralDang, Huu-Tu, Benoit Gaudou et Nicolas Verstaevel. « A literature review of dense crowd simulation ». Simulation Modelling Practice and Theory 134 (juillet 2024) : 102955. http://dx.doi.org/10.1016/j.simpat.2024.102955.
Texte intégralKleinmeier, Benedikt, Gerta Köster et John Drury. « Agent-based simulation of collective cooperation : from experiment to model ». Journal of The Royal Society Interface 17, no 171 (octobre 2020) : 20200396. http://dx.doi.org/10.1098/rsif.2020.0396.
Texte intégralZeng, Hui, Rong Hu, Xiaohui Huang et Zhiying Peng. « Robot Navigation in Crowd Based on Dual Social Attention Deep Reinforcement Learning ». Mathematical Problems in Engineering 2021 (24 septembre 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2021/7114981.
Texte intégralQiu, Xiangfeng, Jin Ye, Siyu Chen et Jinhe Su. « Hierarchical Inverse Distance Transformer for Enhanced Localization in Dense Crowds ». Electronics 13, no 12 (11 juin 2024) : 2289. http://dx.doi.org/10.3390/electronics13122289.
Texte intégralLi, Pengfei, Min Zhang, Jian Wan et Ming Jiang. « Multiscale Aggregate Networks with Dense Connections for Crowd Counting ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (11 novembre 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9996232.
Texte intégralGong, Shengrong, Shan Zhong et Ran Yan. « Crowd counting via scale-adaptive convolutional neural network in extremely dense crowd images ». International Journal of Computer Applications in Technology 61, no 4 (2019) : 318. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2019.10024872.
Texte intégralYan, Ran, Shengrong Gong et Shan Zhong. « Crowd counting via scale-adaptive convolutional neural network in extremely dense crowd images ». International Journal of Computer Applications in Technology 61, no 4 (2019) : 318. http://dx.doi.org/10.1504/ijcat.2019.103298.
Texte intégralMa, Zhiheng, Xing Wei, Xiaopeng Hong, Hui Lin, Yunfeng Qiu et Yihong Gong. « Learning to Count via Unbalanced Optimal Transport ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 3 (18 mai 2021) : 2319–27. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i3.16332.
Texte intégralFagette, Antoine, Nicolas Courty, Daniel Racoceanu et Jean-Yves Dufour. « Unsupervised dense crowd detection by multiscale texture analysis ». Pattern Recognition Letters 44 (juillet 2014) : 126–33. http://dx.doi.org/10.1016/j.patrec.2013.09.020.
Texte intégralEshel, Ran, et Yael Moses. « Tracking in a Dense Crowd Using Multiple Cameras ». International Journal of Computer Vision 88, no 1 (17 novembre 2009) : 129–43. http://dx.doi.org/10.1007/s11263-009-0307-0.
Texte intégralMeng, Xiaolong. « SENetCount : An Optimized Encoder-Decoder Architecture with Squeeze-and-Excitation for Crowd Counting ». Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (20 juin 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2964683.
Texte intégralSato, Yuta, Yoko Sasaki et Hiroshi Takemura. « STP4 : spatio temporal path planning based on pedestrian trajectory prediction in dense crowds ». PeerJ Computer Science 9 (30 octobre 2023) : e1641. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1641.
Texte intégralWong, Vivian W. H., et Kincho H. Law. « Fusion of CCTV Video and Spatial Information for Automated Crowd Congestion Monitoring in Public Urban Spaces ». Algorithms 16, no 3 (10 mars 2023) : 154. http://dx.doi.org/10.3390/a16030154.
Texte intégralZhang, Yulin, et Zhengyong Feng. « Crowd-Aware Mobile Robot Navigation Based on Improved Decentralized Structured RNN via Deep Reinforcement Learning ». Sensors 23, no 4 (6 février 2023) : 1810. http://dx.doi.org/10.3390/s23041810.
Texte intégralLiu, Yan-Bo, Rui-Sheng Jia, Jin-Tao Yu, Ruo-Nan Yin et Hong-Mei Sun. « Crowd density estimation via a multichannel dense grouping network ». Neurocomputing 449 (août 2021) : 61–70. http://dx.doi.org/10.1016/j.neucom.2021.03.078.
Texte intégralMetivet, T., L. Pastorello et P. Peyla. « How to push one's way through a dense crowd ». EPL (Europhysics Letters) 121, no 5 (1 mars 2018) : 54003. http://dx.doi.org/10.1209/0295-5075/121/54003.
Texte intégralZhang, Yanhao, Qingming Huang, Lei Qin, Sicheng Zhao, Hongxun Yao et Pengfei Xu. « Representing dense crowd patterns using bag of trajectory graphs ». Signal, Image and Video Processing 8, S1 (22 juillet 2014) : 173–81. http://dx.doi.org/10.1007/s11760-014-0669-9.
Texte intégralZeng, Xin, Yunpeng Wu, Shizhe Hu, Ruobin Wang et Yangdong Ye. « DSPNet : Deep scale purifier network for dense crowd counting ». Expert Systems with Applications 141 (mars 2020) : 112977. http://dx.doi.org/10.1016/j.eswa.2019.112977.
Texte intégralChaudhry, Huma, Mohd Shafry Mohd Rahim, Tanzila Saba et Amjad Rehman. « Crowd region detection in outdoor scenes using color spaces ». International Journal of Modeling, Simulation, and Scientific Computing 09, no 02 (20 mars 2018) : 1850012. http://dx.doi.org/10.1142/s1793962318500125.
Texte intégralXu, Han, Xiangxia Ren, Weiguo Song, Jun Zhang et Rayyan Saidahmed. « Spatial and temporal analysis of the bottleneck flow under different walking states with a moving obstacle ». Journal of Statistical Mechanics : Theory and Experiment 2023, no 1 (1 janvier 2023) : 013401. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/aca2a2.
Texte intégralHan, Kang, Wanggen Wan, Haiyan Yao et Li Hou. « Image Crowd Counting Using Convolutional Neural Network and Markov Random Field ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 21, no 4 (20 juillet 2017) : 632–38. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2017.p0632.
Texte intégralKhan, Khalil, Rehan Ullah Khan, Waleed Albattah, Durre Nayab, Ali Mustafa Qamar, Shabana Habib et Muhammad Islam. « Crowd Counting Using End-to-End Semantic Image Segmentation ». Electronics 10, no 11 (28 mai 2021) : 1293. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10111293.
Texte intégralNuhu, Aliyu Shuaibu, Aamir Saeed et Ibrahima Faye. « A COMPARATIVE ANALYSIS OF TECHNIQUES FOR CROWD BEHAVIOUR DETECTION IN DENSE SCENES ». Platform : A Journal of Science and Technology 4, no 2 (30 novembre 2021) : 32. http://dx.doi.org/10.61762/pjstvol4iss2art12757.
Texte intégralXiang, Jun, et Na Liu. « Crowd Density Estimation Method Using Deep Learning for Passenger Flow Detection System in Exhibition Center ». Scientific Programming 2022 (18 février 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1990951.
Texte intégralda Silva, Felipe Tavares, Halane Maria Braga Fernandes Brito et Roberto Leal Pimentel. « Modeling of crowd load in vertical direction using biodynamic model for pedestrians crossing footbridges ». Canadian Journal of Civil Engineering 40, no 12 (décembre 2013) : 1196–204. http://dx.doi.org/10.1139/cjce-2011-0587.
Texte intégralZhu, Aichun, Guoxiu Duan, Xiaomei Zhu, Lu Zhao, Yaoying Huang, Gang Hua et Hichem Snoussi. « CDADNet : Context-guided dense attentional dilated network for crowd counting ». Signal Processing : Image Communication 98 (octobre 2021) : 116379. http://dx.doi.org/10.1016/j.image.2021.116379.
Texte intégralHuang, Liangjun, Luning Zhu, Shihui Shen, Qing Zhang et Jianwei Zhang. « SRNet : Scale-Aware Representation Learning Network for Dense Crowd Counting ». IEEE Access 9 (2021) : 136032–44. http://dx.doi.org/10.1109/access.2021.3115963.
Texte intégralShami, Mamoona Birkhez, Salman Maqbool, Hasan Sajid, Yasar Ayaz et Sen-Ching Samson Cheung. « People Counting in Dense Crowd Images Using Sparse Head Detections ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 29, no 9 (septembre 2019) : 2627–36. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2018.2803115.
Texte intégralHu, Yaocong, Huan Chang, Fudong Nian, Yan Wang et Teng Li. « Dense crowd counting from still images with convolutional neural networks ». Journal of Visual Communication and Image Representation 38 (juillet 2016) : 530–39. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2016.03.021.
Texte intégral钟, 德军. « Dense Crowd Counting Algorithm Based on Dual-Branch Self-Attention ». Journal of Image and Signal Processing 13, no 02 (2024) : 130–37. http://dx.doi.org/10.12677/jisp.2024.132012.
Texte intégralLiu, Bangquan, Zhen Liu, Dechao Sun et Chunyue Bi. « An Evacuation Route Model of Crowd Based on Emotion and Geodesic ». Mathematical Problems in Engineering 2018 (1 octobre 2018) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2018/5397071.
Texte intégralFan, Jiwei, Xiaogang Yang, Ruitao Lu, Xueli Xie et Weipeng Li. « Design and Implementation of Intelligent Inspection and Alarm Flight System for Epidemic Prevention ». Drones 5, no 3 (27 juillet 2021) : 68. http://dx.doi.org/10.3390/drones5030068.
Texte intégralZhu, Rui, Kangning Yin, Hang Xiong, Hailian Tang et Guangqiang Yin. « Masked Face Detection Algorithm in the Dense Crowd Based on Federated Learning ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (4 octobre 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/8586016.
Texte intégralZhang, Guoli. « Crowd Counting Based on Context-Aware and Multi Scale Feature Fusion ». Frontiers in Computing and Intelligent Systems 2, no 2 (26 décembre 2022) : 12–15. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v2i2.3736.
Texte intégralRadhan, Ali Raza, Fareed Ahmed Jokhio, Ghulam Hussain, Kamran Javed et Arsalan Ahmed. « Multi-Scale Pooling In Deep Neural Networks For Dense Crowd Estimation ». Sukkur IBA Journal of Emerging Technologies 5, no 1 (30 juin 2022) : 54–63. http://dx.doi.org/10.30537/sjet.v5i1.1023.
Texte intégralTao, Huiqiang. « Statistical Calculation of Dense Crowd Flow Antiobscuring Method considering Video Continuity ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (31 mars 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6185986.
Texte intégralSheng, Biyun, Chunhua Shen, Guosheng Lin, Jun Li, Wankou Yang et Changyin Sun. « Crowd Counting via Weighted VLAD on a Dense Attribute Feature Map ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 28, no 8 (août 2018) : 1788–97. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2016.2637379.
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