[发明专利]一种基于双注意力多尺度级联网络的目标计数方法及系统有效
| 申请号： | 201910462177.6 | 申请日： | 2019-05-30 |
| 公开（公告）号： | CN110188685B | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 张世辉;李贺;孔维航;何欢;王爽 | 申请（专利权）人： | 燕山大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京高沃律师事务所 11569 | 代理人： | 刘凤玲 |
| 地址： | 066000 河北*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于双注意力多尺度级联网络的目标计数方法及系统。方法包括：将灰度化处理后的图像输入至双注意力多尺度级联网络的初始模块进行初始特征提取，得到初始特征图；将初始特征图输入至级联网络的第一分支网络，得到低层细节特征图和高层语义特征图；将上述特征图进行通道注意力变换，生成全局特征信息；将初始特征图输入至级联网络中的第二分支网络的空间注意力金字塔结构，生成图像的多尺度特征；将多尺度特征和全局特征信息进行融合，得到融合结果；将融合结果进行特征抽取，生成估计的目标分布密度图；将目标分布密度图进行像素求和，得到估计的目标计数结果。本发明可有效实现复杂场景下目标精确计数，具有较好的鲁棒性和泛化性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 尺度 级联 网络 目标 计数 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于双注意力多尺度级联网络的目标计数方法，其特征在于，包括：获取灰度化处理后的图像；将所述灰度化处理后的图像输入至双注意力多尺度级联网络的初始模块进行初始特征提取，得到初始特征图；所述初始模块包括两个卷积层；将所述初始特征图输入至所述双注意力多尺度级联网络的第一分支网络，得到低层细节特征图和高层语义特征图；所述第一分支网络包括多个卷积层和多个池化层；将所述低层细节特征图和所述高层语义特征图进行通道注意力变换，生成全局特征信息；将所述初始特征图输入至所述双注意力多尺度级联网络中的第二分支网络的空间注意力金字塔结构，生成图像的多尺度特征；将所述多尺度特征和所述全局特征信息进行融合，得到融合结果；将所述融合结果进行特征抽取，生成估计的目标分布密度图；将所述目标分布密度图进行像素求和，得到估计的目标计数结果。
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