[发明专利]基于级联高分辨卷积神经网络的密集人群计数算法有效
| 申请号： | 202010170236.5 | 申请日： | 2020-03-12 |
| 公开（公告）号： | CN111460912B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 张姗姗;姚肇亮;杨健 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/40;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联高分辨卷积神经网络的密集人群计数算法，包括：估计密集人群图中单个人头的尺度大小，生成监督预测密度图；利用初级高分辨率特征提取网络HRNet提取输入图像的高分辨特征；利用高分辨率特征预测初级密集人群对应密度图像；基于初级高分辨率特征提取网络，构建级联高分辨特征提取网络CHRNet提取第二级高分辨率特征；采用分区域损失加权方式，使用MSE和计数误差两种损失函数进行网络参数优化；利用第二级高分辨率特征预测最终密集人群密度图；对密度图像素值进行累加求和，得到最终密集人群计数结果。本发明提高了密集人群计数的精度，有效改善了因分辨率低、人群遮挡、人群密度高等造成计数不准的情况。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 分辨 卷积 神经网络 密集 人群 计数 算法 | ||
【主权项】：
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