[发明专利]一种人数检测方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种人数检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

根据预设深度卷积神经网络对所述待检测图像进行特征提取，获得特征图；

通过语义特征和定位特征提取所述特征图的特征信息；

对所述特征信息进行处理，生成候选结果信息；

根据所述候选结果信息进行筛选，生成目标检测结果。

2.根据权利要求1所述的人数检测方法，其特征在于，所述对所述待检测图像进行特征提取，获得特征图的步骤，包括：

通过CBL、Res unit、CSP1、CSP2和SPP中的一种或多种模块对所述待检测图像进行特征提取，获得所述特征图。

3.根据权利要求2所述的人数检测方法，其特征在于，所述通过语义特征和定位特征提取所述特征图的特征信息的步骤，包括：

通过FPN结构和网络深层对所述特征图进行处理，产生所述语义特征并向下传递；

通过PAN结构和网络浅层对所述特征图进行处理，产生所述定位特征并向上传递；

通过所述语义特征和所述定位特征的互相传递和融合，获得所述特征图的特征信息。

4.根据权利要求1所述的人数检测方法，其特征在于，所述对所述特征信息进行处理，生成候选结果信息的步骤，包括：

通过卷积操作对所述特征信息进行处理，分别输出包括多个分支的候选结果信息，每个分支的候选结果信息对应一个输出矩阵；

对所述多个分支的候选结果信息进行解耦处理，分别进行类别预测、边界框回归和置信度的输出。

5.根据权利要求4所述的人数检测方法，其特征在于，所述根据所述候选结果信息进行筛选，生成目标检测结果的步骤，包括：

对所述多个分支的候选结果信息进行解析，获得候选框集合；

根据预设置信值和非极大值抑制对所述候选框集合进行筛选，获得所述目标检测结果，其中所述非极大值抑制中DIoU的计算公式如下；

其中，A为预测框和真实框的交集，B为所述预测框和所述真实框的并集，b为所述预测框的中心点，b^gt为所述真实框的中心点，ρ为所述预测框的中心点和所述真实框的中心点之间的欧式距离，c为能够同时包含所述预测框和所述真实框的最小闭包区域的对角线距离。

6.根据权利要求1所述的人数检测方法，其特征在于，在所述获取待检测图像的步骤之前，还包括：

通过鱼眼摄像头采集所述待检测图像；

对所述待检测图像进行图像增强处理。

7.根据权利要求6所述的人数检测方法，其特征在于，在所述获取待检测图像的步骤之后，还包括：

对所述待检测图像中相邻四个像素点进行变换，将宽、高维度的信息转化到通道维度上，并利用卷积计算进行信息融合。

8.一种人数检测装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待检测图像；

第一提取模块，用于根据预设深度卷积神经网络对所述待检测图像进行特征提取，获得特征图；

第二提取模块，用于通过语义特征和定位特征提取所述特征图的特征信息；

候选结果模块，用于对所述特征信息进行处理，生成候选结果信息；

目标检测模块，用于根据所述候选结果信息进行筛选，生成目标检测结果。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的人数检测方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有指令，当所述指令在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的人数检测方法。