来自北京邮电大学和美国伊利诺伊大学（UIUC）的研究者们提出一种适用于密集人群计数的空洞卷积神经网络模型CSRNet。该网络模型摆脱以往广泛应用于人群计数的多通道卷积网络方案，在大幅削减网络参数量和网络训练难度的同时，显着提升了人群计数的精度和人群分布密度图的还原度。该研究已被CVPR2018接收。
人群计数和人群密度估计有着重要的安防应用场景。随着城市人口的日益增长，在地铁站，商场，各种节日集会中，超额聚集的人群带来潜在危险，极容易造成踩踏、骚乱等悲剧。因此，人群计数和人群的密度分布估计成为安防领域的热门课题。近年来，人群计数的算法性能在与深度学习的结合下得到了很大的提升。
人群计数的目的是找出特定场景中的人数，而人群密度分布估计需要获取空间密度信息和人数（密度图求和）。人群计数的难点在于，场景的变化跨度大，目标的尺度变化不尽相同，人和人、人和景物之间存在不同程度的遮挡等等。如图1所示，三张图均包含了95人，但是他们的空间分布完全不同。
作者研究发现，被广泛运用在人群计数上的多通道卷积网络（MCNN）存在着结构冗余、参数繁多、训练困难的局限性。此类多通道卷积网络在不同通道上采取大小不等感受域的卷积网络，以适应不同场景（如高、中、低密集程度）的人群计数需要。但研究发现，不同通道学习到的特征重合度很高（图2），并没有因场景密集程度不同而出现明显差异。多通道网络表现冗余。为作对比，作者采用一个参数更少、更深层、更易训练的单通道卷积网络（AdeeperCNN），获得比多通道网络更好的效果（表1）。
由于采用比多通道网络更简单的结构，CSRNet在训练时可直接采用端到端训练并快速复现实验结果，也可利用迁移学习提高训练效果。得益于简单、规整的网络结构，CSRNet对硬件实现更加友好，可以高效地部署在物联网设备中。
实验表明，CSRNet在四个公开人群数据集（ShanghaiTechdataset、theUCFCC50dataset、theWorldEXPO'10dataset、theUCSDdataset）和一个车辆数据集（TRANCOSdataset）上均达到了最高水平的精确度（State-of-the-artPerformance），详见表4至表8。