摘要
人群计数作为计算机视觉领域的重要研究方向，在视频监控、公共安全、城市规划等方面具有广泛的应用价值。
传统的计数方法依赖于手工设计的特征，难以应对复杂场景和高密度人群的挑战。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人群计数方法取得了突破性进展，成为了该领域的研究热点。
本文首先介绍了人群计数的研究背景和意义，阐述了传统方法和基于深度学习方法的特点。
接着，重点概述了基于深度学习的人群计数主要方法，包括基于目标检测的方法、基于密度估计的方法以及基于多任务学习的方法，并对这些方法的优缺点进行了分析。
此外，本文还总结了常用的人群计数数据集和评价指标，并对未来的研究方向进行了展望。
关键词：人群计数；深度学习；目标检测；密度估计；多任务学习
人群计数是指对图像或视频中的人数进行估计的任务。
这项技术在各种应用中发挥着至关重要的作用，例如：
公共安全:监控人群聚集、疏散路线规划和潜在安全威胁检测。
零售分析:评估商店客流量、顾客行为分析和优化商店布局。
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