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一种基于卷积神经网络的人群密度估算方法

基本信息

申请号 CN201610536882.2 申请日 -
公开（公告）号 CN106203331B 公开（公告）日 2019-05-17
申请公布号 CN106203331B 申请公布日 2019-05-17
分类号 G06K9/00（2006.01）I; G06K9/62（2006.01）I 分类 计算；推算；计数;
发明人 张力 申请（专利权）人 苏州平江历史街区保护整治有限责任公司
代理机构 广东德而赛律师事务所 代理人 苏州平江历史街区保护整治有限责任公司
地址 215000 江苏省苏州市平江区菉葭巷46号
法律状态 -

摘要

摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的人群密度估算方法，包括：步骤S1，建立训练样本集；步骤S2，构建基于Mixed‑Pooling的卷积神经网络模型；步骤S3，训练卷积神经网络模型：采用随机梯度下降法对步骤S2中构建的卷积神经网络模型进行迭代训练，每迭代一次检测一次梯度以及损失函数的值，以获得网络结构中各权重值W和偏置值b的最优解，迭代多次后得到本次训练的最优卷积神经网络模型；步骤S4，人群密度估计检测：将通过步骤S3获得的关于远近两个分区的卷积神经网络分类模型，按照新的检测分类策略对整体区域的人群密度进行估计。本发明克服了复杂场景背景干扰以及行人遮挡等问题，实现了对场景中人群密度的准确估计。