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公开(公告)号：CN113536925B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110659971.7
申请日：2021-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V10/25 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种基于引导注意力机制的人群计数方法。本发明步骤如下：获取并预处理人群图像数据集；建立基于引导注意力机制的人群计数网络；将预处理之后的人群图像输入该人群计数网络进行特征提取；网络中的特征编码部分生成图像中人群目标的注意力特征图；网络中的特征解码部分根据注意力特征图提取人群范围内的深层特征；将解码部分的特征转换为人群分布密度图，并与真实标注的密度图进行相似度计算，不断迭代更新人群计数网络；将测试图片输入优化后的人群计数网络，生成人群密度图并且进行人群计数。本发明能够有效解决人群计数任务中的背景干扰问题，以生成高质量的人群分布密度图并统计出高精度的人数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111507182A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010167698.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测方法。本发明采集包含乱丢垃圾行为的图像集进行预训练；获取预训练后图像集中乱丢垃圾行为个体的图像训练集，并对其中图像人工定义乱丢垃圾行为的人体骨骼点分布；基于人体骨骼点分布制作图像训练集中每个图像的骨骼点热图；构建基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测网络；将预训练后图像集输入乱丢垃圾行为检测网络，使用梯度下降法迭代更新网络获取最优乱丢垃圾行为检测网络；将测试集中连续几帧的检测图像输入最优乱丢垃圾行为检测网络中，获取相应的骨骼点分布序列，并进行相似度计算，判断是否为乱丢垃圾行为。本发明能够在复杂场景中十分准确地检测乱丢垃圾行为。
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公开(公告)号：CN111507182B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202010167698.1
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测方法。本发明采集包含乱丢垃圾行为的图像集进行预训练；获取预训练后图像集中乱丢垃圾行为个体的图像训练集，并对其中图像人工定义乱丢垃圾行为的人体骨骼点分布；基于人体骨骼点分布制作图像训练集中每个图像的骨骼点热图；构建基于骨骼点融合循环空洞卷积的乱丢垃圾行为检测网络；将预训练后图像集输入乱丢垃圾行为检测网络，使用梯度下降法迭代更新网络获取最优乱丢垃圾行为检测网络；将测试集中连续几帧的检测图像输入最优乱丢垃圾行为检测网络中，获取相应的骨骼点分布序列，并进行相似度计算，判断是否为乱丢垃圾行为。本发明能够在复杂场景中十分准确地检测乱丢垃圾行为。
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公开(公告)号：CN111507183A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010167699.6
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度密度图融合空洞卷积的人群计数方法。本发明步骤如下：获取人群图像数据集，并且进行预处理；建立基于多尺度密度图融合空洞卷积的人群计数网络；将预处理之后的人群图像输入该人群计数网络中提取特征数据，输出对应图像的低分辨率密度图；将低分辨率密度图融合空洞卷积网络，输出对应图像的高分辨率密度图；对人群计数网络输出的高分辨率密度图进行积分，得到对应人群图像中的人群总数；将最后输出的高分辨率密度图与人工标注的真实密度图进行损失计算，不断迭代更新人群计数网络；将测试图片输入最终确认的人群计数网络，生成人群分布密度图并且进行人群计数。本发明具有很好的自适应能力和很高的预测精度。
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公开(公告)号：CN113536925A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110659971.7
申请日：2021-06-15
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于引导注意力机制的人群计数方法。本发明步骤如下：获取并预处理人群图像数据集；建立基于引导注意力机制的人群计数网络；将预处理之后的人群图像输入该人群计数网络进行特征提取；网络中的特征编码部分生成图像中人群目标的注意力特征图；网络中的特征解码部分根据注意力特征图提取人群范围内的深层特征；将解码部分的特征转换为人群分布密度图，并与真实标注的密度图进行相似度计算，不断迭代更新人群计数网络；将测试图片输入优化后的人群计数网络，生成人群密度图并且进行人群计数。本发明能够有效解决人群计数任务中的背景干扰问题，以生成高质量的人群分布密度图并统计出高精度的人数。
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公开(公告)号：CN111507183B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202010167699.6
申请日：2020-03-11
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度密度图融合空洞卷积的人群计数方法。本发明步骤如下：获取人群图像数据集，并且进行预处理；建立基于多尺度密度图融合空洞卷积的人群计数网络；将预处理之后的人群图像输入该人群计数网络中提取特征数据，输出对应图像的低分辨率密度图；将低分辨率密度图融合空洞卷积网络，输出对应图像的高分辨率密度图；对人群计数网络输出的高分辨率密度图进行积分，得到对应人群图像中的人群总数；将最后输出的高分辨率密度图与人工标注的真实密度图进行损失计算，不断迭代更新人群计数网络；将测试图片输入最终确认的人群计数网络，生成人群分布密度图并且进行人群计数。本发明具有很好的自适应能力和很高的预测精度。
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