[发明专利]一种基于深度学习的人员检测计数方法有效
| 申请号： | 202011309515.1 | 申请日： | 2020-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN112381021B | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 唐义平;颜宋宋;汪斌;吴刚;李帷韬 | 申请（专利权）人： | 安徽一视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽省合肥新安专利代理有限责任公司 34101 | 代理人： | 陆丽莉;何梅生 |
| 地址： | 230088 安徽省合肥*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的人员检测计数方法，包括：1、对视频监控图像进行周期采集，基于FiarMot算法对人员进行检测；2、提取检测人员感兴趣区域并计算其与监控区域交并比；3、构建自适应尺度LSTM神经网络，融合全连接层和小波变换特征并使用SCN分类器进行分类，根据检测结果的熵损失值评价自动调节网络尺度。本发明能根据检测结果的熵损失值评价自动调节网络尺度，从而能实现视频人员检测模型的自寻优调节和重构，进而提高不同环境下指定区域视频人员检测率，满足准确化快速化的实际需求。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人员 检测 计数 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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