一种基于自动融合网络的人群密度检测算法及设备
基本信息
申请号 | CN202210145755.5 | 申请日 | - |
公开(公告)号 | CN114694087A | 公开(公告)日 | 2022-07-01 |
申请公布号 | CN114694087A | 申请公布日 | 2022-07-01 |
分类号 | G06V20/52(2022.01)I;G06V10/44(2022.01)I;G06V10/764(2022.01)I;G06V10/82(2022.01)I;G06K9/62(2022.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算;推算;计数; |
发明人 | 倪宏宇;宋金根;周辉;姚建立;黄苏;林祖荣;颜文旭;储杰 | 申请(专利权)人 | 江南大学 |
代理机构 | 杭州华鼎知识产权代理事务所(普通合伙) | 代理人 | - |
地址 | 312099浙江省绍兴市胜利东路58号 | ||
法律状态 | - |
摘要
摘要 | 本发明公开了一种基于自动融合网络的人群密度检测算法及设备,算法包括如下步骤:S1:读入YOLOv3模型和SS‑DCNet_QNRF模型的网络结构代码和预训练权重文件;S2:用OpenCV读入视频,对原始图像I进行多尺度的缩放操作后,得到新的图像集合Ii;S3:分别用两个模型对Ii进行逐帧检测,得到人数countY和countS;S4:计算出countY和countS的平均值countM,比较countM与阈值的大小,大于阈值则采用YOLOv3模型的预测结果,小于阈值则采用SS‑DCNet模型的预测结果。本发明将YOLOv3模型、SS‑DCNet_QNRF模型进行合并,可通过预先设定的阈值,选择合适的模型检测结果,使检测的跨场景、跨密度范围检测的能力大大增加。 |
