[发明专利]密集人群计数方法及装置

权利要求书

1.一种密集人群计数方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；

将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，其中所述卷积神经网络模型包括依次连接的卷积模块、残差融合模块、池化模块以及子像素模块；

将所述待检测图像输入到所述卷积模块，对所述待检测图像进行预处理，得到第一特征图像；

将所述第一特征图像输入到所述残差融合模块，对所述第一特征图像进行第一次多尺度特征提取与融合，得到第二特征图像；其中，所述残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层，所述嵌套空洞卷积层包括空洞系数分别为1、2、4的空洞卷积核；所述残差融合模块包括一个第一残差融合模块和三个第二残差融合模块，每个残差融合模块包括前两个嵌套空洞卷积层、所述前两个嵌套空洞卷积层之后的第一次残差连接、后两个嵌套空洞卷积层以及所述后两个嵌套空洞卷积层之后的第二次残差连接；其中，所述第一次残差连接用于将1×1卷积后的特征图与经过前两个嵌套空洞卷积层的特征图进行第一次求和操作，所述第二次残差连接用于将1×1卷积后的特征图与经过后两个嵌套空洞卷积层的特征图进行第二次求和操作，得到所述第二特征图像；所述第一特征图像通过所述第一残差融合模块后，依次经过三个所述第二残差融合模块，所述第二残差融合模块中所述前两个嵌套空洞卷积层和所述第一次残差连接中的1×1卷积层对图像进行下采样的同时，增加通道数的处理；

将所述第二特征图像输入到所述池化模块，对所述第二特征图像进行第二次多尺度特征提取与融合，得到第三特征图像；

将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图；

根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图，包括：

将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到第四特征图像；

对所述第四特征图像进行卷积，并采用双线性差值法得到人群密度图。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量，包括：

对所述人群密度图进行积分求和得到所述待检测图像中的人像数量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述池化模块包括四个平均池化层。

5.一种密集人群计数装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；

处理模块，用于将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，其中所述卷积神经网络模型包括依次连接的卷积模块、残差融合模块、池化模块以及子像素模块；将所述待检测图像输入到所述卷积模块，对所述待检测图像进行预处理，得到第一特征图像；将所述第一特征图像输入到所述残差融合模块，对所述第一特征图像进行第一次多尺度特征提取与融合，得到第二特征图像；其中，所述残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层，所述嵌套空洞卷积层包括空洞系数分别为1、2、4的空洞卷积核；所述残差融合模块包括一个第一残差融合模块和三个第二残差融合模块，每个残差融合模块包括前两个嵌套空洞卷积层、所述前两个嵌套空洞卷积层之后的第一次残差连接、后两个嵌套空洞卷积层以及所述后两个嵌套空洞卷积层之后的第二次残差连接；其中，所述第一次残差连接用于将1×1卷积后的特征图与经过前两个嵌套空洞卷积层的特征图进行第一次求和操作，所述第二次残差连接用于将1×1卷积后的特征图与经过后两个嵌套空洞卷积层的特征图进行第二次求和操作，得到所述第二特征图像；所述第一特征图像通过所述第一残差融合模块后，依次经过三个所述第二残差融合模块，所述第二残差融合模块中所述前两个嵌套空洞卷积层和所述第一次残差连接中的1×1卷积层会对图像进行下采样的同时，增加通道数的处理；将所述第二特征图像输入到所述池化模块，对所述第二特征图像进行第二次多尺度特征提取与融合，得到第三特征图像；将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图；

确定模块，用于根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。