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[发明专利]人群计数模型的选择方法、装置、设备及其存储介质-CN201810837777.1在审
发明人：沙浩;戴依若 -专利权人：株式会社日立制作所
申请日： 2018-07-26 - 公布日： 2020-02-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及监控领域，公开了一种人群计数模型的选择方法、装置、设备及其存储介质。本发明中的人群计数模型的选择方法包括：选取与第一摄像头的距离小于预定距离的至少两个第二摄像头；计算对应每个第二摄像头的人数随时间变化的第一类曲线；对得到的第一类曲线求平均得到平均曲线；将多个人群计数模型中的每一个的第二类曲线分别与平均曲线进行匹配，得到每一个人群计数模型相对于平均曲线的时间匹配度；基于时间匹配度，从多个人群计数模型中选择适用于第一摄像头的人群计数模型。本发明可根据摄像头的拍摄场景为其从已有的人群计数模型中选取最为合适的人群计数模型，从而提高对人数统计的准确性。
计数模型摄像头人群时间匹配随时间变化存储介质监控领域拍摄场景人数统计预定距离求平均匹配

[发明专利]菌落计数方法、装置及计算机可读存储介质-CN202110523572.8在审
发明人：路晓锋;张晓光;杨颖;李南;赵敏;丁宁;马琳;韦雪柠;吴凡;孙国胜;赵焱 -专利权人：广东粤港供水有限公司;香港中文大学（深圳）
申请日： 2021-05-13 - 公布日： 2021-08-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种菌落计数方法、装置及计算机可读存储介质。其中，方法包括预先通过训练轻量化卷积神经网络得到菌落计数模型；将获取的待计数菌落图像输入至菌落计数模型；菌落计数模型对待计数菌落图像进行菌落检测，并基于包含有菌落类别和菌落位置信息的菌落检测结果和预设菌落划分方式对待计数菌落图像中的菌落进行计数，最后根据菌落计数模型的输出得到待计数菌落图像的计数结果，从而可有效提高菌落识别和菌落计数的精度和速度，在菌落培养过程中实现高频次动态精细计数。
菌落计数方法装置计算机可读存储介质

[发明专利]一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法-CN202310238457.5在审
发明人：臧贺藏;王言景;申华磊;周萌;张杰;郑国清;李国强;赵晴 -专利权人：河南省农业科学院农业经济与信息研究所
申请日： 2023-03-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明属于遥感图像处理技术领域，公开了一种基于增强局部上下文监督信息的目标计数模型训练方法。步骤为：获取样本图像集，将样本图像集划分为训练集、验证集和测试集，所述样本图像集包括多幅含有目标物的样本图像和每幅样本图像对应的点标注结果；通过目标计数模型对训练集进行训练，进而得到最终目标计数模型；所述目标计数模型是在本发明目标计数模型兼备误差小和较好的泛化性能，能够准确识别目标物的位置和数目，解决了目标物受光照、遮挡和重叠等因素导致的现有计数模型性能受限问题。
一种基于增强局部上下文监督信息目标计数模型训练方法

[发明专利]人群计数模型的训练方法、装置和存储介质-CN201911029693.6在审
发明人：张莉;陆金刚;闫磊磊;王邦军 -专利权人：苏州大学
申请日： 2019-10-28 - 公布日： 2020-02-04 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供一种人群计数模型的训练方法、装置和存储介质，获取训练样本后，用当前的人群计数模型计算各训练样本的估计人群计数密度图和估计密集度，判断目标损失值是否满足收敛条件；目标损失值包括计数损失值和分类损失值，计数损失值根据训练样本的真实人群计数密度图和估计人群计数密度图确定，分类损失值根据训练样本的估计密集度和真实密集度标签确定，若不满足收敛条件，更新模型参数，执行下一次迭代；若满足收敛条件，输出当前的人群计数模型本方案通过引入与人群密集程度相关的分类损失值，使输出的人群计数模型能够适应多种不同人群密集程度的图像，因此本方案输出的人群计数模型相对于现有技术具有更好的鲁棒性和精确度。
人群计数模型训练样本收敛条件密度图密集度计数损失输出分类标签确定存储介质模型参数一次迭代鲁棒性图像引入更新申请

[发明专利]图像人群计数模型训练方法、人数信息生成方法和装置-CN202210260315.4在审
发明人：刘弘也;苏驰;李凯;王育林 -专利权人：北京金山云网络技术有限公司
申请日： 2022-03-16 - 公布日： 2022-06-17 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本公开的实施例公开了图像人群计数模型训练方法、人数信息生成方法和装置。该训练样本包括样本图像和该样本图像的标签，该样本图像的标签包括：该样本图像的人数标签和该样本图像的累积特征向量标签，其中，该样本图像的累积特征向量标签为该样本图像的人数标签的特征向量；获取初始图像人群计数模型；根据该样本图像、该样本图像的人数标签和该样本图像的累积特征向量标签，对该初始图像人群计数模型进行训练，得到训练后图像人群计数模型。该实施方式的图像人群计数模型训练方法得到的图像人群计数模型能准确地生成出各种人数标签类别下各个图像的人数。
图像人群计数模型训练方法人数信息生成装置

[发明专利]一种草莓识别计数模型的搭建方法及应用-CN202210549839.5在审
发明人：邓立苗;李佳俊;韩仲志;孙华丽;卜宪宪 -专利权人：青岛农业大学
申请日： 2022-05-20 - 公布日： 2022-07-12 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种草莓识别计数模型的搭建方法及应用，其中搭建方法包括以下步骤：首先，获取草莓图像集，草莓图像集来源于田间环境中拍摄的若干张草莓图像；然后对获取的草莓图像集进行预处理并构建数据集；所述预处理过程包括图像的大小调整、扩增与图像标注；基于Faster RCNN模型并进行改进，搭建草莓识别计数模型；所述草莓识别计数模型包括特征提取、区域建议、边框回归与分类和草莓计数4个主要模块；最后将数据集划分并分别定义为训练集、验证集和测试集，对搭建的草莓识别计数模型进行训练并完成测试。本发明提出的草莓识别计数模型具有良好的检测性能和计数能力，可为草莓自动采摘和产量估算提供理论依据和技术支持。
一种草莓识别计数模型搭建方法应用

[发明专利]对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质-CN202210571256.2在审
发明人：黄钟毅;高斌斌;刘俊 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2022-05-24 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种对象计数模型的训练方法、装置、设备以及存储介质，可应用于计算机技术中的人工智能以及车载等场景。对上一轮模型训练时使用的第一样本图像进行处理，得到第二样本图像，得到的第二样本图像既包括第一样本图像上的参考边界框，也包括挖掘得到的预测边界框。将第二样本图像输入对象计数模型，通过对象计数模型对该第二样本图像进行处理，得到该第二样本图像的预测密度图像，后续基于第二样本图像的预测密度图像和参考密度图像之间的第一差异信息对该对象计数模型进行训练，训练过程不完全依赖于标注，通过自挖掘的形式能够扩展已有标注，从而使得对象计数模型学习到多个对象的特征，提高该对象计数模型最终的计数效果。
对象计数模型训练方法装置设备以及存储介质

[发明专利]病理图像细胞计数方法、系统及装置-CN202010760209.3在审
发明人：杜强;赵卫双;彭穗;肖晗;郭雨晨;张兴 -专利权人：北京小白世纪网络科技有限公司
申请日： 2020-07-31 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种病理图像细胞计数方法、系统及装置，所述方法包括：对待检测的病理图像进行增强处理；将处理后的病理图像输入到预先使用两个损失函数训练好的GCnet细胞计数模型中，通过所述GCnet细胞计数模型输出所述病理图像的细胞计数，其中，所述GCnet细胞计数模型中设置有GCbolck对输入的病理图像的各个通道分配不同的权重。本发明能够提高细胞计数准确性，提高了细胞计数精度。
病理图像细胞计数方法系统装置

[发明专利]目标计数模型的训练方法、目标计数方法及电子设备-CN202211683214.4在审
发明人：吴敏杰;赵妍珠;毛晓蛟;章勇 -专利权人：苏州科达科技股份有限公司
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-07-04 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及目标计数模型的训练方法、目标计数方法及电子设备，该训练方法包括获取样本图像以及所述样本图像的密度图标签；将所述样本图像输入预设计数模型中，得到预测密度图；基于所述预测密度图与所述密度图标签进行损失计算，以更新所述预设计数模型的参数，确定目标计数模型。在预设计数模型中卷积模块包括线性映射单元以及卷积单元，通过仅针对剩余部分进行卷积处理，能够减少卷积的数据处理量；同时，为了弥补由于卷积模块所带来的特征提取能力降低的问题，通过全局信息提取模块进行全局上下文特征提取并作用到目标特征图上，能够提高所得到的预测密度图的准确性，从而提高了计数结果的准确性。
目标计数模型训练方法电子设备

[发明专利]基于密度分布等级的人群计数方法-CN202210726760.5在审
发明人：柳阳 -专利权人：平安科技(深圳)有限公司
申请日： 2022-06-23 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于密度分布等级的人群计数方法，其中，本申请通过获取需要进行人群计数的待计数人群图像，确定待计数人群图像中人员的目标密度分布等级，根据目标密度分布等级确定待计数人群图像对应的目标人群计数模型，根据目标人群计数模型，对待计数人群图像进行人群计数处理，得到待计数人群图像中的人数。本申请根据待计数人群图像中的人员的密度分布等级针对性地选择人群计数模型对该待计数人群图像进行人群计数处理，可以提高人群计数的准确性。
基于密度分布等级人群计数方法

[发明专利]基于图像深度的人群计数方法-CN202210699694.7在审
发明人：柳阳 -专利权人：平安银行股份有限公司
申请日： 2022-06-20 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请公开了一种基于图像深度的人群计数方法，其中，本申请通过获取待计数人群图像以及待计数人群图像的图像深度信息，确定图像深度信息对应的目标图像深度等级，并根据目标图像深度等级确定待计数人群图像对应的目标人群计数模型，根据目标人群计数模型，对待计数人群图像进行人群计数处理，得到待计数人群图像中的人数。本申请根据待计数人群图像中的图像深度信息针对性地选择人群计数模型对该待计数人群图像进行人群计数处理，可以提高人群计数的准确性。
基于图像深度人群计数方法

[发明专利]基于Yolo V5模型和RGB影像的玉米雄穗计数技术-CN202310390884.5在审
发明人：金秀良;余汛;聂臣巍;殷大萌 -专利权人：中国农业科学院作物科学研究所
申请日： 2023-04-12 - 公布日： 2023-07-28 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种基于Yolo V5模型和RGB影像的玉米雄穗计数技术，其中玉米雄穗计数模型的构建方法包括：获取大田环境下不同品种玉米田的抽样RGB影像，得到抽样RGB影像的RGB影像集；调用目标检测标注软件对所述RGB影像集中每张抽样RGB影像中的玉米雄穗进行标注，得到标注RGB影像集；将所述标注RGB影像集中的抽样RGB影像按照7：3的比例划分为训练集与测试集；调用所述训练集对Yolo V5模型训练得到玉米雄穗计数模型本申请基于Yolo V5模型和RGB影像构建玉米雄穗计数模型，不仅减少了模型训练时的标注量，而且训练得到过玉米雄穗计数模型能够适应目前大田生产中的不同玉米品种雄穗的计数，且识别精度与泛化能力较强。
基于 yolo v5 模型 rgb 影像玉米计数技术

[发明专利]针对具有掩码组合电路的加密设备的安全分析方法及系统-CN201910237533.4有效
发明人：李煜光;魏凡星;路晔绵;詹鹏翼;潘娟;国炜 -专利权人：中国信息通信研究院
申请日： 2019-03-27 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F21/60 文献下载
摘要：本发明提供针对具有掩码组合电路的加密设备的安全分析方法及系统，通过计算翻转计数模型与加密设备实测功耗曲线之间的互相关分析结果，确定优化翻转计数模型，最后利用优化后的翻转计数模型测试加密设备的安全性能，消除了仿真所得的反向注解信息与实际电路中的真实延迟因产生的差异造成的影响，提高了仿真的精度，进而提高了翻转计数模型应用于加密设备的安全分析的有效性。同时该优化方案仅需结合实测功耗曲线，对标准延时格式文件中的延时信息进行修正，即可达到模型优化的目的，方法简易且高效。
针对具有掩码组合电路加密设备安全分析方法系统

[发明专利]基于目标检测的计数模型处理方法、装置及计算机设备-CN202111537447.9在审
发明人：韩茂琨;刘玉宇;肖京 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-03-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种基于目标检测的计数模型处理方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取带有标签的原始图像；将原始图像输入初始计数模型，以通过模型的第一分支网络生成密度图，通过第二分支网络生成注意力图和人群边界图将注意力图与人群边界图进行融合得到修正注意力图；基于标签，生成标准密度图、标准注意力图和标准人群边界图；基于密度图和标准密度图、修正注意力图和标准注意力图，以及人群边界图和标准人群边界图计算联合损失；根据联合损失调整初始计数模型，直至联合损失满足训练停止条件，得到计数模型。本申请提高了计数模型的准确性。
基于目标检测计数模型处理方法装置计算机设备

[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-CN202111591925.4在审
发明人：黄继风;邹敏;姜康;黄子平;陈海光;林晓 -专利权人：上海师范大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
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。
一种基于深度学习阶段轻量级人群计数方法

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