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龙图腾网获悉深圳市赛为智能股份有限公司申请的专利基于关键点检测的人群密度统计方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114863367B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210646512.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于关键点检测的人群密度统计方法、装置、设备及介质是由胡懋成;王秋阳;汪玉冰;郑博超设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于关键点检测的人群密度统计方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于关键点检测的人群密度统计方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取图像数据；对图像数据进行处理，以得到样本图；将样本图输入到人群密度统计模型中进行人头概率预测，以得到人头概率图；根据人头概率图计算出人群数量。本发明不仅依赖头部关键点，同时依赖于人体其他部位关键点进行识别，增加模型监督信息提高人体密度特征图的表征能力，加速模型训练收敛速度，方便做人群密度预测，解决了因人体部位部分遮挡导致人数统计缺失的问题。另外，通过多特征融合及注意力机制提升了模型对人群密度图预测的正确率。

本发明授权基于关键点检测的人群密度统计方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.基于关键点检测的人群密度统计方法，其特征在于，包括： 获取图像数据； 对图像数据进行处理，以得到样本图； 将样本图输入到人群密度统计模型中进行人头概率预测，以得到人头概率图； 根据人头概率图计算出人群数量； 所述将样本图输入到人群密度统计模型中进行人头概率预测，以得到人头概率图，所述人群密度统计模型的处理方法包括： 将样本图输入到stackedhourglass网络，以得到第一处理特征和第二处理特征； 第一处理特征和第二处理特征通过openpose中关键点之间的关联，以得到人体关键点特征； 对第一处理特征上采样，以得到上采样特征； 对第二处理特征卷积处理，以得到第一卷积特征； 将上采样特征和卷积特征进行concate合并，以得到第一合并特征； 对合并特征通过CBAM的注意力机制处理，以得到注意力特征； 对人体关键点特征进行self-calibratedconvolution处理，以得到自监督特征； 将注意力特征进行卷积处理，以得到第二卷积特征； 将第二卷积特征与自监督特征进行相乘计算，以得到第三处理特征； 将样本图进行空洞卷积处理，以得到第四处理特征； 对第四处理特征进行Channel-wiseCrossAttentation处理，以得到第五处理特征； 将第五处理特征与第三处理特征进行concate合并，以得到第二合并特征； 将第二合并特征输入到上采样组合模块进行上采样处理，以得到第六处理特征、第七处理特征和第八处理特征； 通过sigmoid函数将第八处理特征进行归一化处理，以得到人群密度图； 将人群密度图的每个像素值设置为0到1之间，以得到人头概率图。

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