公开(公告)号：CN115731517B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202211464101.5

申请日：2022-11-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 喻春雨 ,  朱月明 ,  张俊 ,  童亦新

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于Crowd‑RetinaNet网络的拥挤人群检测方法，属于人工智能技术领域，对采集到的行人图像进行预处理，生成样本数据集；将样本数据集导入基于Crowd‑RetinaNet网络构建的拥挤人群检测模型中，对模型进行训练；拥挤人群检测模型检测模型包括目标识别模块和优化模块；采用目标识别模块识别导入样本中的行人，并对识别到的行人添加完整框和可见框；通过在完整框预测和训练中增加可见框V‑box辅助预测及训练，在不增加过多的模型参量的前提下，有效提高了模型精度，同时在特征提取模块中加入了通道‑空间注意力机制模块，不仅可以控制模型参数量，还使网络更好地提取场景中行人的特征，提升了模型的检测性能。

公开(公告)号：CN115731517A

公开(公告)日：2023-03-03

申请号：CN202211464101.5

申请日：2022-11-22

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 喻春雨 ,  朱月明 ,  张俊 ,  童亦新

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/40 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80

Abstract: 本发明公开了一种基于Crowd‑RetinaNet网络的拥挤人群检测方法，属于人工智能技术领域，对采集到的行人图像进行预处理，生成样本数据集；将样本数据集导入基于Crowd‑RetinaNet网络构建的拥挤人群检测模型中，对模型进行训练；拥挤人群检测模型检测模型包括目标识别模块和优化模块；采用目标识别模块识别导入样本中的行人，并对识别到的行人添加完整框和可见框；通过在完整框预测和训练中增加可见框V‑box辅助预测及训练，在不增加过多的模型参量的前提下，有效提高了模型精度，同时在特征提取模块中加入了通道‑空间注意力机制模块，不仅可以控制模型参数量，还使网络更好地提取场景中行人的特征，提升了模型的检测性能。