[发明专利]基于卷积神经网络的高分辨率密集目标计数方法有效
| 申请号： | 202110775324.2 | 申请日： | 2021-07-09 |
| 公开（公告）号： | CN113239904B | 公开（公告）日： | 2021-09-28 |
| 发明（设计）人： | 练智超;顾思琦;李千目;李硕豪 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 薛云燕 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的高分辨率密集目标计数方法，该方法为：对图像密度进行预估；基于标注数据通过高斯掩膜生成监督预测密度图；利用初级主干网络提取低层次特征；利用多路径扩张卷积层对多感受野的高级语义信息进行编码，获取全局的上下文信息；利用空间域注意力机制模块和通道域注意力机制模块进一步区分前景与背景，减少模型的误判率并输出加入了注意力掩膜的特征图谱；利用编码阶段的多路特征图谱通过解码网络恢复图像的空间信息以生成最终的高分辨率预测密度图；对密度图进行求和得到预测的人群计数结果。本发明改善了由人群分布不均匀、尺度变化较大和前后景纹理相似等造成的计数不准的情况，有效提高了密集人群计数的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 高分辨率 密集 目标 计数 方法 | ||
【主权项】：
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