买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜长春工业大学申请的专利一种基于残差网络的三阵列特征融合人群密度估计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：CN114972936B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-27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：202110597361.9，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于残差网络的三阵列特征融合人群密度估计方法是由侯阿临;孙弘建;吴浪设计研发完成，并于2021-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于残差网络的三阵列特征融合人群密度估计方法在说明书摘要公布了：本发明所解决的技术问题是人群密度估计任务中因摄像头视角所造成的多尺度问题，提出一种基于残差网络的三阵列特征融合人群密度估计算法，使用改进的ResNet34网络提取图片特征信息，并使用三列空洞率不同的空洞卷积对输出进行处理，空洞卷积的原理是在普通卷积的基础上对卷积核进行间隔补0操作，这样就可以在不增加网络参数的情况下扩大感受野，以此来提高网络捕捉图像多尺度信息的能力。最后将三阵列的输出进行级联以得到高质量的密度预测图。本发明在人群密度估计工作中可以有效解决人群中的密集性、遮挡性以及多尺度性对检测的精度造成的影响。

本发明授权一种基于残差网络的三阵列特征融合人群密度估计方法在权利要求书中公布了：1.一种基于残差网络的三阵列特征融合人群密度估计方法，其特征在于，包括以下步骤：Step1：数据预处理，将数据集根据需求resize为网络可训练的大小；Step2：构建改进的ResNet34网络模型，并用该模型对测试图像进行特征提取，利用迁移学习的方式，不更新网络参数，具体过程如下：Step2.1使用改进后的ResNet34网络提取图片浅层特征；Step2.1.1用3×3卷积替换掉ResNet34第一层的7×7卷积使输入图片3通道转换为64通道，并去除第二层池化层以及最后一层全连接层；Step2.1.2经过残差网络中三次通道数的变化，网络输出图片变为原图大小的18，残差模块可以有效防止网络过深信息丢失和网络退化；一个残差块可以用表示为：xl+1＝xl+Fxl；Wl残差块分成两部分直接映射部分和残差部分，其中xl为直接映射部分，Fxl；Wl为残差部分；Step2.2直接调用ResNet34原来训练好的参数，训练过程中不对残差网络的参数进行更新；训练采用了混合损失函数欧几里得距离来衡量真实密度图与网络生成的密度图之间的差异,欧几里得计算公式： 其中，Le表示人群密度估计任务的损失，S表示一个训练批次中图像的数目即batchsize，GXi,θ表示第i张训练样本Xi的估测密度值，参数为θ，DiGT表示真值密度值；Step3：构建三阵列空洞卷积网络对改进ResNet34网络的输出进行处理，提取更多的图像多尺度信息，在训练过程中不断更新空洞卷积网络的参数权重，具体过程如下：Step3.1构建三阵列空洞卷积网络对改进ResNet34网络的输出进行处理,构建的每列网络的卷积核均为3×3，网络通道数均为[512,512,512,256,128,64]；Step3.2三列空洞卷积网络的空洞率分别为1,2,4，使得网络能够捕捉更多的尺度细节信息；Step4：将三列空洞卷积的输出结果进行级联，获取密度预测图；Step5:网络经过训练后输入测试集进行测试，检验网络效果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长春工业大学，其通讯地址为：130012 吉林省长春市朝阳区延安大街2055号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。