[发明专利]一种基于深度学习的人群计数方法及装置有效
| 申请号： | 201710188160.7 | 申请日： | 2017-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN106960195B | 公开（公告）日： | 2020-04-03 |
| 发明（设计）人： | 符祖峰;向函;赵勇;谢锋;陈胜红 | 申请（专利权）人： | 深圳市和巨信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京品源专利代理有限公司 11332 | 代理人： | 孟金喆;胡彬 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市南山区粤*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于深度学习的人群计数方法及装置。该方法包括：将待检测人群图片划分为多个图片块；基于预先训练得到的RPN候选框生成模型，确定所述多个图片块中人头候选框区域和所述人头候选框区域的置信度；依据所述置信度对确定的人头候选框区域进行筛选，得到待检测区域；基于预先训练得到的Fast‑RCNN修正模型，对所述待检测区域进行分类预测，并依据分类预测的结果确定所述待检测人群图片中包含的人群数量。本发明实施例提出了一种高分辨率下的人群计数方法，提高了人群计数的准确率和鲁棒性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人群 计数 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于深度学习的人群计数方法，其特征在于，包括：将待检测人群图片划分为多个图片块；基于预先训练得到的RPN候选框生成模型，确定所述多个图片块中人头候选框区域和所述人头候选框区域的置信度；依据所述置信度对确定的人头候选框区域进行筛选，得到待检测区域；基于预先训练得到的Fast‑RCNN修正模型，对所述待检测区域进行分类预测，并依据分类预测的结果确定所述待检测人群图片中包含的人群数量。
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