[发明专利]一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法及系统

说明书

本公开公开的一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法及系统，包括：获取人群图像；从人群图像中提取局部特征图；将局部特征图输入循环纵横交叉注意力模块中，输出注意力特征图；根据注意力特征图获得人群密度图；根据人群密度图，获得人群图像对应的人群数。通过循环纵横交叉注意力模块获取了图像的上下文信息，提高了人群计数的效率和准确率。

技术领域

本发明涉及人群计数技术领域，尤其涉及一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

随着城市中人口密度的大幅增加，人们聚集行为越来越多，出于人群控制和公共安全的目的，从图像或者视频中准确估计人数已经成为计算机方面的重要应用。由于图像内的尺度变化、遮挡，人群分布不均，光照变化等因素的影响，人群计数的算法受到一定的挑战。

现有的人群计数的方法主要有三种：基于检测计数、基于回归计数和基于卷积神经网络计数。基于检测的人群计数在稀疏场景中具有较高的检测精度，但在密集场景中，特别是在存在遮挡和背景混乱的情况时，其结果将不尽人意；基于回归的计数成功解决了场景中的遮挡和背景混乱问题，但却忽略了空间信息；而目前主流的方法是基于卷积神经网络的人群计数，该方法主要包括单列和多列两种网络结构，单列一般部署单一且深度比较深的卷积神经网络，但它忽略了场景中的多尺度信息，使得计数结果准确率较低；多列一般采用不同的列来捕获场景中的多尺度信息，但是多列的结构往往参数众多，臃肿的网络会消耗大量资源，且计算的效率较低。

发明内容

本公开为了解决上述问题，提出了一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法及系统，使用循环纵横交叉注意力模块，捕获每个像素的上下文信息，从而更高效的准确预测人群密度图，减少背景区域的错误估计，提高人群计数为准确率和效率。

为实现上述目的，本公开采用如下技术方案：

第一方面，提出了一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法，包括：

获取人群图像；

从人群图像中提取局部特征图；

将局部特征图输入循环纵横交叉注意力模块中，输出注意力特征图；

根据注意力特征图获得人群密度图；

根据人群密度图，获得人群图像对应的人群数。

第二方面，提出了一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数系统，包括：

图像采集模块，用于获取人群图像；

局部特征图获取模块，用于从人群图像中提取局部特征图；

注意力特征图获取模块，用于将局部特征图输入循环纵横交叉注意力模块中，输出注意力特征图；

人群密度图获取模块，用于根据注意力特征图获得人群密度图；

人群计数模块，用于根据人群密度图，获得人群图像对应的人群数。

第三方面，提出了一种电子设备，包括存储器和处理器以及存储在存储器上并在处理器上运行的计算机指令，所述计算机指令被处理器运行时，完成一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法所述的步骤。

第四方面，提出了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机指令，所述计算机指令被处理器执行时，完成一种基于纵横交叉注意力网络的人群计数方法所述的步骤。

与现有技术相比，本公开的有益效果为：