一种基于深度学习的人群密度检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010306723.X | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111639668A | 公开（公告）日 | 2020-09-08 |
| 申请公布号 | CN111639668A | 申请公布日 | 2020-09-08 |
| 分类号 | G06K9/62(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 俞进森 | 申请（专利权）人 | 北京品恩科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 合肥正则元起专利代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 杨润 |
| 地址 | 100000北京市海淀区丰秀中路3号院11号楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于深度学习的人群密度检测方法，包括以下步骤：S1：数据采集与标注；S2：标签密度图生成；S3：双层网络结构设计，构建优化的VGG19网络与卷积层网络结构双层网络；S4：模型训练，将训练图像及与其对应的标签密度图共同输入到S3设计的网络结构中，基于欧几里得损失函数，计算标签密度图和预测密度图之间的损失值，将损失值进行网络反向传播以更新权值，不断迭代最终完成模型训练，将结果模型进行保存；S5：模型预测。本发明中，通过对视频图像进行高斯滤波预处理，有效抑制了噪声，减少了像素干扰，同时设计并构建了双层网络结构，经过训练的模型，提高了在复杂背景下人群密度检测的准确率。 |
