龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
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！
申请/专利权人：松立控股集团股份有限公司
摘要：本发明涉及人群密度估计技术领域，尤其涉及一种基于误差自驱型的人群密度估计方法，使用基于VGG‑16模型的主干网络提取底层特征，而后将初级特征流送入多尺度特征增强模块，其内部一方面遵循空洞金字塔范式以捕获不同尺度的感受野信息，一方面引入感受野级联策略以增强多尺度特征之间的交互作用，增强特征流输出后经卷积降维生成平面预测向量，并与人工密度图标签以误差自驱型损失函数为约束，逐像素地计算预测偏离程度，前向过程结束后损失反传，递进式更新网络核心参数，计算代价小，对于低算力设备较为友好，面对人群分布不均场景其预测准确率依旧可以达到理想水平。
主权项：1.一种基于误差自驱型的人群密度估计方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、数据集预处理：采用ShanghaiTech数据集的PartA部分构建训练集和验证集，并采用基于几何自适应核的方法制作密度图标签；S2、初级特征提取：将训练集中的图像输入至初级特征提取器得到初级特征流；S3、多尺度特征增强：将初级特征流输入多尺度特征增强模块进行多尺度特征增强，得到密度估计图；S4、误差自驱型损失函数验证：采用误差自驱损失函数对得到的密度估计图进行验证；S5、训练网络：将训练集的图像尺寸调整为400×400×3，整个网络的输入记作I∈R3×400×400，经步骤S2-步骤S3后网络输出尺寸为O∈R1×50×50，以步骤S4为约束计算密度图标签与密度估计图之间的差异，指导网络寻优，训练使用自适应矩估计算法调整网络的自适应学习率，初始学习率为1E-4，每100轮减半一次，取性能最优的训练批次所生成的模型作为最终的人群密度估计模型。S6、测试网络：在测试过程中，基于步骤S5得到的人群密度估计模型，使用监控场景下的真实人群图像进行验证，图像的宽和高为16的倍数，网络输出密度估计图后累加像素值即为人群数量的预测值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 松立控股集团股份有限公司 一种基于误差自驱型的人群密度估计方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号