[发明专利]一种基于深度学习的人群计数和密度估计方法在审
| 申请号： | 201910967285.9 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110866445A | 公开（公告）日： | 2020-03-06 |
| 发明（设计）人： | 吴晓;黎俊秀;彭强 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都信博专利代理有限责任公司 51200 | 代理人： | 卓仲阳 |
| 地址： | 610031 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人群计数和密度估计方法，具体步骤为：1、构建数据集，使用监控摄像头采集场所中的视频数据，整理形成所需要的大规模人群计数和密度估计数据集；2、基于多分支的粗粒度人群计数和密度估计：接受大规模人群计数数据集的数据，使用多分支卷积神经网络结构对视频图像进行粗粒度人群计数和密度估计；3、基于多分支的互信息计算：接受基于多分支的粗粒度预测结果，计算各分支之间的互信息；4、基于互学习策略的细粒度人群计数和密度估计：根据各分支间的互信息，更新网络参数，多次迭代后获取最终准确的人群计数和密度估计结果。通过仿真验证了本发明进一步解决参数冗余，减少过拟合，提高了模型泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人群 计数 密度 估计 方法 | ||
【主权项】：
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