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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利基于茎网络-编码器-解码器架构的超实时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：CN115797860B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202211486208.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于茎网络-编码器-解码器架构的超实时人群计数方法是由李学龙;杨思宇;高君宇设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于茎网络-编码器-解码器架构的超实时人群计数方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于茎网络‑编码器‑解码器架构的超实时人群计数方法，面向人群场景，通过茎网络‑编码器‑解码器架构完成超实时人群计数的目标。由于采用了全新的网络架构，并针对人群计数任务特点进行了特殊的算法设计，最终能够达到较好的人群计数效果，提升了方法在人群场景中的实时性能。本发明方法在人群计数任务中可以实现快速推理，与之前的人群计数方法相比，该方法在人群计数任务上更加快速有效。

本发明授权基于茎网络-编码器-解码器架构的超实时人群计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于茎网络-编码器-解码器架构的超实时人群计数方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将原始图像输入茎网络进行处理；步骤1-1：输入的原始图像大小为3×W×H，通过多次卷积运算的下采样操作将输入图像的分辨率更改为原始图像的14，获取初步特征；步骤1-2：将初步特征输入通道乱序信息混合模块；将深度特征通道划分为两个分支，其中一支按顺序进行1×1、3×3、1×1卷积操作，另外一支用作标识；之后，再将两个分支的深度特征沿通道维度进行特征拼接；最后输入通道乱序信息混合模块随机打乱深度特征排列顺序实现信息混合通信；步骤2：将混合后的特征加载入编码器中进行处理；步骤2-1：通过逐步下采样操作形成多尺度特征分支，最低分辨率为步骤2-2：再经过两个阶段，每个阶段重复两次模块组，每个模块包括串行的两个条件信道加权模块CCW和一个多分支局部融合模块MLF；MLF模块通过下采样与求和运算融合CCW模块输出的多尺度特征；具体来说，在MLF模块中，分为两部分：1相同分辨率的层，通道数量和尺度大小相同，直接使用多尺度特征；2分辨率不同的层，通道数量和尺度大小均不相同，通过串联的步长为2的3×3卷积由高分辨率向低分辨率进行通道转换和下采样，其分支数为3，对应分辨率为原始图像的倍，对应的通道数为：36、64、96；步骤3：采用特征金字塔模型FPN作为解码器，结合多尺度特征处理不同尺寸的特征图；解码过程采用上采样和横向连接的方式进行；首先对低分辨率特征图进行两倍上采样；再将采样结果与经过1×1卷积生成的相同大小的特征图进行融合，从而对人群进行定位；最后，使用3×3的卷积消除上采样的混叠效果；反复迭代解码过程，直至创建最终密度图；经过FPN解码操作后，将FPN输出的三个不同尺度的特征图进行组合，再通过两次1×1卷积运算进行特征回归，使通道数量为1，输出最终的预测图，实现超实时人群计数；步骤4：定义损失函数；将输入的图像转换成密度图，并使用均方误差损失；公式如下： 其中Loss为均方误差损失，N表示输入图像的数量，表示预测密度图，表示地面真值图，j表示第j个输入图像，表示欧氏度量。

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