[发明专利]一种人群计数系统及方法、设备及存储介质有效

专利信息
申请号: 202110893912.6 申请日: 2021-08-05
公开(公告)号: CN113408498B 公开(公告)日: 2022-02-08
发明(设计)人: 杨光远;孟令灿;牛德奎;孔妍;王子璇;张梅玉 申请(专利权)人: 山东力聚机器人科技股份有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京中和立达知识产权代理有限公司 11756 代理人: 杨磊
地址: 276808 山东省日照市岚山区安东*** 国省代码: 山东;37
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摘要:
搜索关键词: 一种 人群 计数 系统 方法 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种人群计数系统,其特征在于,包括:

编码器,设置为获取人群图像,提取所述人群图像的初级特征,得到所述人群图像的初级特征图;

多尺度特征残差融合模块,与所述编码器连接,设置为基于所述初级特征图,以残差融合的方式,迭代提取所述人群图像的多尺度特征,得到所述人群图像的细节特征图;

解码器,与所述多尺度特征残差融合模块连接,设置为对所述细节特征图进行分辨率恢复和降维,得到所述人群图像的人群密度图;

其中,所述多尺度特征残差融合模块包括:

N个残差连接的密集感受野模块,其中,第一个密集感受野模块与所述编码器连接,所述第一个密集感受野模块的输入为所述初级特征图,第i个密集感受野模块的输入是第(i-1)个密集感受野模块的输出和所述第(i-1)个密集感受野模块的输入之间的残差,Ni均为整数,;所述N个密集感受野模块的感受野随着网络深度的增加而变大;

LReLu激活单元,与第N个密集感受野模块连接,设置为对所述第N个密集感受野模块的输出进行LReLu激活,得到所述细节特征图;

其中,每个密集感受野模块包括:

M个密集连接的多尺度模块MSM,其中,前(M-1)个MSM后各自连接有一个LReLu激活单元,M为整数,,所述M个MSM的感受野随着网络深度的增加而变大;

其中,每个MSM为并行排列的五分支结构,包括:

第一分支,包括串行排列的1×1卷积和空洞率为1的3×3空洞卷积;

第二分支,包括串行排列的1×1卷积、1×3卷积和空洞率为2的3×3空洞卷积;

第三分支,包括串行排列的1×1卷积、3×1卷积和空洞率为2的3×3空洞卷积;

第四分支,包括串行排列的1×1卷积、1×3卷积、3×1卷积和空洞率为3的3×3空洞卷积;

第五分支,包括1×1卷积;

融合模块,与所述第一分支、所述第二分支、所述第三分支和所述第四分支连接;所述融合模块包括串行排列的拼接模块和1×1卷积,其中,所述拼接模块设置为将所述第一分支、所述第二分支、所述第三分支和所述第四分支的输出进行通道维度的拼接,所述1×1卷积设置为对拼接结果进行通道维度的降维;

相加模块,设置为将所述降维后的结果与所述第五分支的输出相加,其中,所述降维后的结果与所述第五分支的输出在空间维度和通道维度上的维数均相同;

其中,每个MSM的上一层的输出同时输入所述每个MSM的所述第一分支、所述第二分支、所述第三分支、所述第四分支和所述第五分支,进行并行处理;所述第一分支、所述第二分支、所述第三分支、所述第四分支和所述第五分支所提取的特征的尺度不同;

所述编码器为去掉所有批正则化层和最后三层全连接层的VGG-16网络,所述VGG-16网络加载预训练参数;特征图的分辨率在编码器中逐渐变小;

所述解码器包括:

串行排列的多组空洞卷积和上采样单元,其中,每组空洞卷积和上采样单元包括串联排布的一个空洞卷积和一个上采样单元,第一组空洞卷积和上采样单元与所述多尺度特征残差融合模块连接;所述多组空洞卷积和上采样单元设置为对所述细节特征图进行分辨率恢复,其中,特征图在解码器中的分辨率逐渐扩大,所述细节特征图在解码器中的分辨率的变化过程与所述人群图像在所述编码器中的分辨率的变化过程相对称,最后得到的输出与初始特征特征图的分辨率相同;

1x1卷积,与最后一组空洞卷积和上采样单元连接,用于对分辨率恢复后的细节特征图进行通道维度的降维。

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