[发明专利]人群定位方法及装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开涉及一种人群定位方法及装置、电子设备和存储介质，所述方法包括：对人群图像进行特征提取，得到第一特征图；根据所述第一特征图中像素点之间的关联关系，对所述第一特征图进行编码，得到第二特征图；根据所述第二特征图进行人群定位，得到所述人群图像对应的目标定位图，其中，所述目标定位图用于指示所述人群图像中包括的人体的位置。本公开实施例可以有效提高人群定位的准确率。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及一种人群定位方法及装置、电子设备和存储介质。

背景技术

随着人口的增长、城市化进程的加速，大量人群聚集的行为越来越多，且规模越来越大。人群分析对于公共安全、城市规划有着重要意义。常见的人群分析任务包括人群计数、群体行为解析、人群定位等，其中，人群定位是其它人群分析任务的基础。人群定位指的是，通过计算机视觉算法对图像或视频中包括的人体的位置进行估计，确定图像或视频中包括的人体的坐标，以为后续人群计数和群体行为解析等人群分析任务提供数据依据。人群定位的准确率直接影响人群计数的精度和人群行为解析的结果。因此，亟需一种准确率较高的人群定位方法。

发明内容

本公开提出了一种人群定位方法及装置、电子设备和存储介质的技术方案。

根据本公开的一方面，提供了一种人群定位方法，包括：对人群图像进行特征提取，得到第一特征图；根据所述第一特征图中像素点之间的关联关系，对所述第一特征图进行编码，得到第二特征图；根据所述第二特征图进行人群定位，得到所述人群图像对应的目标定位图，其中，所述目标定位图用于指示所述人群图像中包括的人体的位置。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第一特征图中像素点之间的关联关系，对所述第一特征图进行编码，得到第二特征图，包括：对所述第一特征图进行维度转换，得到第一特征序列；对所述第一特征序列进行编码，得到第二特征序列；对所述第二特征序列进行维度转换，得到所述第二特征图，其中，所述第二特征图与所述第一特征图具有相同的尺寸。

在一种可能的实现方式中，所述对所述第一特征序列进行编码，得到第二特征序列，包括：利用多头注意力模块、前馈神经网络和归一化模块，对所述第一特征序列进行预设迭代次数的编码处理，得到所述第二特征序列。

在一种可能的实现方式中，所述利用多头注意力模块、前馈神经网络和归一化模块，对所述第一特征序列进行预设迭代次数的编码处理，得到所述第二特征序列，包括：利用所述归一化模块和所述多头注意力模块，对第t个第三特征序列进行处理，得到第t+1个第四特征序列，其中，t是大于或等于0的整数，在t＝0的情况下，第0个第三特征序列是所述第一特征序列；利用所述归一化模块和所述前馈神经网络，对所述第t+1个第四特征序列进行处理，得到第t+1个第三特征序列；在达到所述预设迭代次数的情况下，将所述第t+1个第三特征序列确定为所述第二特征序列。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二特征图进行人群定位，得到所述人群图像对应的目标定位图，包括：根据所述第二特征图进行人群定位，得到第一定位概率图，其中，所述第一定位概率图用于指示所述人群图像中各像素点是人体的概率；根据概率阈值，对所述第一定位概率图进行图像处理，得到所述目标定位图。

在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二特征图进行人群定位，得到第一定位概率图，包括：对所述第二特征图进行卷积处理，得到第三特征图；对所述第三特征图进行转置卷积处理，得到第四特征图，其中，所述第四特征图和所述人群图像具有相同的尺寸；对所述第四特征图进行卷积处理，得到所述第一定位概率图。

在一种可能的实现方式中，所述根据概率阈值，对所述第一定位概率图进行图像处理，得到所述目标定位图，包括：对所述第一定位概率图进行平均池化操作，得到均值池化图；对所述均值池化图进行最大池化操作，得到最大池化图；根据所述均值池化图和所述最大池化图，得到第二定位概率图；根据所述概率阈值，对所述第二定位概率图进行阈值分割，得到所述目标定位图。