[发明专利]一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法

权利要求书

1.一种结合密度估计与目标检测的人群计数方法，其特征在于，包括：

步骤S1：对训练图片进行标注，使用所述训练图片对密度估计网络、目标检测网络和图片分区网络分别进行训练；根据所述密度估计网络、所述目标检测网络和所述图片分区网络构建融合网络；

步骤S2：将图片输入所述融合网络，根据所述图片分区网络，得到所述图片的稀疏区域和密集区域；

步骤S3：在所述图片的密集区域使用所述密度估计网络，得到人头密度图；在所述图片的稀疏区域使用所述目标检测网络，得到人头包围框密度图；通过所述融合网络将所述人头密度图和所述人头包围框密度图进行融合，得到密度图，根据所述密度图进行人群计数。

2.根据权利要求1所述的结合密度估计与目标检测的人群计数方法，其特征在于，所述步骤S1：对所述训练图片进行标注，使用所述训练图片对密度估计网络、目标检测网络和图片分区网络分别进行训练，包括：

步骤S11：对训练图片进行标注；

步骤S12：使用所述训练图片对所述密度估计网络进行训练；

步骤S13：使用所述训练图片对所述目标检测网络进行训练；

步骤S14：使用所述训练图片对所述图片分区网络训练；

步骤S15：根据所述密度估计网络、所述目标检测网络和所述图片分区网络构建融合网络。

3.根据权利要求2所述的结合密度估计与目标检测的人群计数方法，其特征在于，所述步骤S12：使用所述训练图片对所述密度估计网络进行训练，包括：

步骤S121：根据所述训练图片进行标注，得到每个人头中心点坐标构成的点图；

步骤S122：使用高斯卷积对所述点图进行处理，得到人头密度图；

步骤S123：将所述人头密度图进行二值化处理，得到注意力图；

步骤S124：将所述密度估计网络输出的预测密度图与注意力图相乘，然后与步骤S122得到的人头密度图标签计算损失值，重复步骤S122～步骤S124，直到损失值平稳。

4.根据权利要求3所述的结合密度估计与目标检测的人群计数方法，其特征在于，所述步骤S13：使用所述训练图片对所述目标检测网络进行训练，包括：

步骤S131：根据相机的透视关系估算所述训练图片中人头包围框的大小；

步骤S132：根据所述人头中心点坐标以及所述人头包围框的大小，得到人头包围框；

步骤S133：将人头包围框输入目标检测网络进行训练，直到损失值平稳；

步骤S134：根据每个人头包围框中心点坐标，并经过高斯卷积得到人头包围框密度图。

5.根据权利要求2所述的结合密度估计与目标检测的人群计数方法，其特征在于，所述步骤S14：使用所述训练图片对所述图片分区网络训练，包括：

步骤S141：根据所述训练图片，生成人群密度图；

步骤S142：将所述人群密度图输入所述图片分区网络进行卷积操作，得到对应的局部密度图；

步骤S143：根据所述局部密度图，得到每个所述训练图片的局部密度值，计算得到所有训练图片的局部密度平均值；

步骤S144：对所述训练图片进行区域划分，所述局部密度值为0的为背景区域，所述局部密度值小于所述局部密度平均值的为稀疏区域，所述局部密度值大于等于所述局部密度平均值的为密集区域。