基于多分支深度神经网络及混合密度图的人群计数方法
基本信息
| 申请号 | CN202111514708.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114187613A | 公开（公告）日 | 2022-03-15 |
| 申请公布号 | CN114187613A | 申请公布日 | 2022-03-15 |
| 分类号 | G06V40/10（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李若尘;张世雄;黎俊良;魏文应;安欣赏;肖铁军 | 申请（专利权）人 | 深圳龙岗智能视听研究院 |
| 代理机构 | 北京京万通知识产权代理有限公司 | 代理人 | 万学堂;王跃交 |
| 地址 | 518116广东省深圳市龙岗区龙城街道腾飞路龙岗创投大厦37楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 一种基于多分支深度神经网络的人群计数方法，包括以下步骤：S1.标记人群图像，将人群图像生成对应的密度图，训练人群计数模型；S2.将待识别的图像根据分辨率的不同随机裁剪出9个240*240大小的子图像；S3.对训练用人群图像的子图像进行图像增强变换，得到增强后的子图像；S4.将步骤S3得到的增强后的子图像送入多分支深度卷积网络（MCNN），识别不同大小的人头图像；以及S5.将S4得到的结果进行堆叠，再经过一个1×1的卷积层处理得到对应的密度图映射，对密度图进行积分即可得到估计人数。能有效应对人群密度过高、遮挡严重等情况，同时，本发明根据人群规模调整密度图生成方式，可以有效避免人群过于稀疏情况下人群计数产生误差。 |
