[发明专利]一种基于编码-解码结构多尺度卷积神经网络的人群计数方法有效
| 申请号： | 202010038984.8 | 申请日： | 2020-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN111242036B | 公开（公告）日： | 2023-05-09 |
| 发明（设计）人： | 孟月波;刘光辉;徐胜军;纪拓 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/774;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 孟大帅 |
| 地址： | 710055 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于编码‑解码结构多尺度卷积神经网络的人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤：考虑图像的视角扭曲，采用自适应高斯滤波器，计算图像的真值密度图；采用编码‑解码结构，搭建多尺度卷积神经网络模型，所述多尺度卷积神经网络模型的损失函数包括像素空间损失和计数误差描述；对搭建的多尺度卷积神经网络模型进行训练和测试，获得训练好的多尺度卷积神经网络模型；将待估图像输入训练好的多尺度卷积神经网络模型，预测获得人群密度图；对人群密度图进行回归估计，获得待估图像的人员数量。本发明的方法，能够保留尺度特征和图像的上下文信息；可提升密度图的输出质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 编码 解码 结构 尺度 卷积 神经网络 人群 计数 方法 | ||
【主权项】：
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