[发明专利]一种基于深度学习的人群密度检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的人群密度检测方法，包括以下步骤：S1：数据采集与标注；S2：标签密度图生成；S3：双层网络结构设计，构建优化的VGG19网络与卷积层网络结构双层网络；S4：模型训练，将训练图像及与其对应的标签密度图共同输入到S3设计的网络结构中，基于欧几里得损失函数，计算标签密度图和预测密度图之间的损失值，将损失值进行网络反向传播以更新权值，不断迭代最终完成模型训练，将结果模型进行保存；S5：模型预测。本发明中，通过对视频图像进行高斯滤波预处理，有效抑制了噪声，减少了像素干扰，同时设计并构建了双层网络结构，经过训练的模型，提高了在复杂背景下人群密度检测的准确率。