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基于深度学习的人员密度检测方法及检测系统

基本信息

申请号	CN202111465837.X	申请日	-
公开（公告）号	CN114170568A	公开（公告）日	2022-03-11
申请公布号	CN114170568A	申请公布日	2022-03-11
分类号	G06V20/52（2022.01）I;G06V10/46（2022.01）I;G06V10/762（2022.01）I;G06K9/62（2022.01）I;G06T7/80（2017.01）I;G06T3/00（2006.01）I	分类	计算；推算；计数;
发明人	毛熙皓;廖长明;敬志坚;庄永忠;张翔;卢建伟;刘锐;张鑫蕊;涂雄伟;王帅	申请（专利权）人	成都鼎安华智慧物联网股份有限公司
代理机构	北京天奇智新知识产权代理有限公司	代理人	王大刚
地址	610096四川省成都市高新区天府大道中段177号18栋1单元2层4号
法律状态	-

摘要

本发明公开了基于深度学习的人员密度检测方法及检测系统，涉及目标检测技术领域，方法包括S1确定摄像头的内参和外参，将摄像头当前帧做仿射变换导入RTM3D网络模型；S2将摄像头的当前帧生成热点图，请将其传入检测头部；S3将热点图进行分类回归，生成8个三维框顶点和三维框中心点的分类回归，S4将8个三维框顶点和三维框中心点回归映射在摄像头的当前帧，S5生成目标在世界坐标系中的x、y坐标，S6生成所有目标的聚类中心点，计算中心点检测内的人员数量得到人员密度；通过图片进行实时人员密度计算，与现有的3D目标检测技术相比，硬件成本更低且计算速度更快，与现有的2D目标检测技术相比可提供三维空间下的人员密度计算，提供的位置信息更加准确。