[发明专利]一种人群统计方法、装置、设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种人群统计方法，其特征在于，包括：

接收待测试图像；

调取预先获得的预测模型和统计人数比例；其中，所述预测模型通过多列卷积神经网络对初始训练集进行训练获得，所述统计人数比例通过高斯滤波器对所述初始训练集进行计算获得；

通过所述预测模型对所述待测试图像进行预测，获得对应的估计密度图；

根据所述估计密度图与所述统计人数比例对所述待测试图像进行估计，获得估计人数；

其中，通过所述高斯滤波器对所述初始训练集进行计算获得所述统计人数比例，包括：

接收所述初始训练集；其中，所述初始训练集包括预定数量张训练图像及所述训练图像对应的人头坐标点图；

通过所述高斯滤波器对所述人头坐标点图进行高斯滤波处理，获得初始密度图；

对所述初始密度图进行归一化处理，获得归一化密度图；

对所述人头坐标点图与所述归一化密度图进行比值计算，获得所述统计人数比例。

2.如权利要求1所述的人群统计方法，其特征在于，通过所述多列卷积神经网络对所述初始训练集进行训练获得所述预测模型，包括：

接收所述初始训练集；

对所述初始训练集进行高斯滤波处理，获得更新训练集；

通过所述多列卷积神经网络对所述更新训练集进行训练，获得所述预测模型。

3.如权利要求2所述的人群统计方法，其特征在于，还包括：

基于测试集对所述预测模型进行测试，获得测试结果；

当所述测试结果低于预设阈值时，重新训练获取所述预测模型。

4.如权利要求1至3任意一项所述的人群统计方法，其特征在于，所述根据所述估计密度图与所述统计人数比例对所述待测试图像进行估计，获得估计人数，包括：

统计所述估计密度图中的总人数；

将所述总人数与所述统计人数比例进行乘积运算，获得所述估计人数。

5.一种人群统计装置，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收待测试图像；

调取模块，用于调取预先获得的预测模型和统计人数比例；其中，所述预测模型通过多列卷积神经网络对初始训练集进行训练获得，所述统计人数比例通过高斯滤波器对所述初始训练集进行计算获得；

预测模块，用于通过所述预测模型对所述待测试图像进行预测，获得对应的估计密度图；

估计模块，用于根据所述估计密度图与所述统计人数比例对所述待测试图像进行估计，获得估计人数；

其中，通过所述高斯滤波器对所述初始训练集进行计算获得所述统计人数比例，包括：

接收所述初始训练集；其中，所述初始训练集包括预定数量张训练图像及所述训练图像对应的人头坐标点图；

通过所述高斯滤波器对所述人头坐标点图进行高斯滤波处理，获得初始密度图；

对所述初始密度图进行归一化处理，获得归一化密度图；

对所述人头坐标点图与所述归一化密度图进行比值计算，获得所述统计人数比例。

6.如权利要求5所述的人群统计装置，其特征在于，还包括：

测试模块，用于基于测试集对所述预测模型进行测试，获得测试结果；

训练模块，用于当所述测试结果低于预设阈值时，重新训练获取所述预测模型。

7.如权利要求5或6所述的人群统计装置，其特征在于，所述估计模块包括：

统计子模块，用于统计所述估计密度图中的总人数；

运算子模块，用于将所述总人数与所述统计人数比例进行乘积运算，获得所述估计人数。

8.一种人群统计设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至4任意一项所述的人群统计方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至4任意一项所述的人群统计方法的步骤。