[发明专利]一种基于深度学习的多阶段轻量级人群计数方法在审
| 申请号： | 202111591925.4 | 申请日： | 2021-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN114387541A | 公开（公告）日： | 2022-04-22 |
| 发明（设计）人： | 黄继风;邹敏;姜康;黄子平;陈海光;林晓 | 申请（专利权）人： | 上海师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V20/52;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人： | 杨宏泰 |
| 地址： | 200234 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的多阶段轻量级人群计数方法，包括以下步骤：A、根据采集到的人群视频监控数据构建训练数据集；B、构建人群计数模型并设置模型训练参数；C、训练人群计数模型；D、在训练过程中计算人群计数模型的评价指标，若评价指标小于设定值，则保存模型参数并执行步骤E，否则执行步骤C继续训练；E、获取同场景下的人群视频，对视频隔帧进行模型预测，实时统计场景中的人数并展示人群密度图。与现有技术相比，本发明利用深度可分离卷积和多尺度思想结合，在能够保证人群计数效果的前提下，提高了模型的计数效率，使其更具有实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 阶段 轻量级 人群 计数 方法 | ||
【主权项】：
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