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龙图腾网获悉长沙市竟网信息科技有限公司申请的专利一种基于神经网络的密集人群计数方法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：CN117253189B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202311295695.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于神经网络的密集人群计数方法是由胡军;袁平;韩辉;任琳设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的密集人群计数方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于神经网络的密集人群计数方法，针对基于密度图的计数问题，引入了一种基于邻域求和的新颖策略来改善密度图像素点之间的关联性，以一种简单且有效的方式提高了计数的准确性和鲁棒性。针对聚合图像深度特征的卷积层无法高效利用通道间特征的问题，引入了一种全局响应归一化层以缓解多通道特征之间的信息利用问题。全局响应归一化层通过增加多通道信息之间的竞争，以保证网络在聚合多个通道的特征时能够确保更多有益的信息被保留下来。

本发明授权一种基于神经网络的密集人群计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的密集人群计数方法，其特征在于，包括： 步骤10：获取人群图像与对应的标注数据，并进行预处理操作，得到训练数据集； 步骤20：使用vgg-19作为主干网络，将vgg-19的线性预测层和最后一个最大池化层删除，并添加特征聚合层；在特征聚合层中添加全局响应归一化层；得到人群计数模型； 其中，全局响应归一化层的处理为： 其中，G·为一个基于L2范数的归一化函数，为一个标准除法归一化函数，γ和β为两个可学习的参数；为输入的特征图，为全局归一化处理后的特征图，其中W、H为密度图的宽、高； 步骤30：根据训练数据集对人群计数模型进行训练，得到训练好的人群计数模型，其中，训练使用的基于邻域求和引导的计数损失计算过程包括步骤31-34： 步骤31：通过训练数据集的标注数据得到对应人群图像的真实密度图通过人群计数模型获得人群图像的预测密度图其中W、H为密度图的宽、高； 步骤32：对Dt和Dp进行归一化处理： 其中，Dt和Dp分别表示真实密度图和预测密度图，||·||1表示一个向量的L1范数，||Dt||1和||Dp||1即分别表述真实的计数和真实的计数，ε为稳定因子，取ε＝10-6，D't、D'p即标准化后的真实密度图和预测密度图； 步骤33：计算邻域求和引导下的计数损失： 其中，表示邻域求和，即对密度图中的像素点及其周围的像素点进行加和，||·||1表示平均绝对误差，表示邻域求和引导下的计数损失； 步骤34：通过级联多个邻域求和操作，使像素点加和得到更多的邻域信息，拓展后的邻域求和为： 其中，i表示多级邻域求和操作的步数，当i＝0时，即没有进行邻域求和操作时，D'ti＝D't,D'pi＝D'p，当i0时，n为邻域求和的总步数； 步骤40：将待计数的图片输入训练好的人群计数模型，得到预测密度图 对Dp进行逐像素的求和，即 其中i∈[0,H-1],j∈[0,W-1]表示像素点的坐标，H,W分别表示密度图的高和宽，Dp1,i,j表示密度图像素点的值，count即为待计数的图片中人数计数结果。

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