公开(公告)号：CN118537793A

公开(公告)日：2024-08-23

申请号：CN202410632368.3

申请日：2024-05-21

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 金一 ,  杨洪涛 ,  冯松鹤 ,  王涛 ,  李浥东 ,  苏楦雯

IPC: G06V20/52 ,  G06V20/70 ,  G06V10/25 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供一种基于点对点框架的人群计数方法及系统，属于基于计算机视觉的人群计数技术领域，获取待识别的图像；利用预先训练好的人群计数识别模型对获取的图像进行处理，得到人群计数识别结果；其中，训练模型包括：将训练集图像输入进骨干网络进行特征图的提取；将特征图分别输入到坐标预测头和置信度计算头的三层卷积网络中，分别得到预测点坐标和置信度；损失函数计算，利用PyTorch框架的自动求导机制，根据得到的损失值计算模型参数梯度方向，更新模型参数。本发明利用数据集中的点标注信息，在不引入额外的标注工作量的情况下对样本尺寸信息进行了估计，以此计算出每个标注点对于最终的损失函数的影响权重，提升了模型检测不同尺度目标的能力。