[发明专利]模型的构建方法、人群密度估计方法、装置、设备和介质有效
| 申请号： | 201910316066.4 | 申请日： | 2019-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN110096979B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 李德紘;李昆明;冯琰一;赵刚 | 申请（专利权）人： | 佳都科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/50 | 分类号： | G06V20/50;G06V10/82;G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京泽方誉航专利代理事务所(普通合伙) 11884 | 代理人： | 陈照辉 |
| 地址： | 511400 广东省广州市番禺区东环街迎宾*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请实施例公开了一种网络模型的构建方法、人群密度估计方法、装置、设备和存储介质，应用标注的训练样本进行训练，获得预设数量的回归器；将训练样本分别输入至每个回归器，得到对应的人群密度图；确定每个人群密度图和训练样本对应的真实密度图之间的误差，选取误差最小的人群密度图对应的回归器的编号作为训练样本的分类编号；根据训练样本的分类编号和训练样本微调初始分类器，以得到分类器，应用通过分类器分类后的训练样本微调回归器，直至满足预设训练条件时停止，将最新的分类器和回归器作为目标分类器和目标回归器。提高了人群密度估计的准确性，节约了人力物力。 | ||
| 搜索关键词： | 模型 构建 方法 人群 密度 估计 装置 设备 介质 | ||
【主权项】：
1.一种网络模型的构建方法，其特征在于，包括：应用标注的训练样本进行训练，获得预设数量的回归器；将所述训练样本分别输入至每个回归器，得到每个回归器对应的人群密度图；确定每个人群密度图和训练样本对应的真实密度图之间的误差，选取误差最小的人群密度图对应的回归器的编号作为所述训练样本的分类编号；根据所述训练样本的分类编号和所述训练样本微调初始分类器，以得到分类器，应用所述分类器对训练样本进行分类，应用分类后的训练样本微调所述回归器，直至满足预设训练条件时停止分类器和回归器的微调，将最新的分类器和回归器作为预先构建的网络模型的目标分类器和目标回归器。
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