[发明专利]一种基于多尺度扩张卷积网络的人群密度估计方法及装置在审
| 申请号： | 201910836487.X | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110674704A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 王瀚漓;王书蘅 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 31225 上海科盛知识产权代理有限公司 | 代理人： | 翁惠瑜 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多尺度扩张卷积网络的人群密度估计方法及装置，所述估计方法构建的卷积网络模型包括网络前端和网络后端，所述网络前端包括VGG‑16网络前10层卷积层和3层max‑pooling层，所述网络后端包括依次连接的多尺度扩展卷积模块和降维卷积层组，所述多尺度扩展卷积模块包括四个分支卷积层和与各分支卷积层相连的concat层，所述四个分支卷积层为并列的1个1×1卷积层和3个扩张率分别为1、2和3的3×3卷积层。与现有技术相比，本发明具有检测结果精确、计算量小等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积 多尺度 网络 人群密度估计 检测结果 网络模型 依次连接 计算量 构建 降维 并列 | ||
【主权项】：
1.一种基于多尺度扩张卷积网络的人群密度估计方法，包括以下步骤：/nS1：构建卷积网络模型，将数据集划分为训练集和测试集，所述训练集通过高斯核函数生成人群密度基准图；/nS2：利用训练集和人群密度基准图对卷积网络模型进行训练；/nS3：将测试集输入训练后的卷积网络模型，获得测试集的人群密度估计图；/n其特征在于，所述卷积网络模型包括网络前端和网络后端，所述网络前端包括VGG-16网络前10层卷积层和3层max-pooling层，所述网络后端包括依次连接的多尺度扩展卷积模块和降维卷积层组，所述多尺度扩展卷积模块包括四个分支卷积层以及与各分支卷积层相连的concat层，所述四个分支卷积层为并列的1个1×1卷积层和3个扩张率分别为1、2和3的3×3卷积层。/n
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