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申请/专利权人：中星技术股份有限公司;宜宾中星技术智能系统有限公司

摘要：本公开的实施例公开了用于生成预测密度图网络的方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取样本，其中，样本包括：样本图像，与样本图像对应的样本密度图；将样本图像输入至待训练网络，生成预测的密度图；基于样本密度图以及预测的密度图，确定预测的密度图的损失值；基于损失值与目标损失值，确定待训练网络是否训练完成；响应于确定待训练网络未训练完成，调整待训练网络中的参数。该实施方式解决了密度图估计网络的网络结构复杂的问题，降低了网络的训练难度，缩短了网络的训练时长。

主权项：1.一种用于生成预测密度图网络的方法，应用于：将待检测车辆年检标图像输入至预先训练的预测密度图网络，生成车辆年检标的预测密度图，基于所述车辆年检标的预测密度图，确定车辆年检标数量，包括：获取样本，其中，所述样本包括：样本图像，与所述样本图像对应的样本密度图；将所述样本图像输入至待训练网络，生成预测的密度图；基于所述样本密度图以及所述预测的密度图，确定预测的密度图的损失值；基于所述损失值与目标损失值，确定所述待训练网络是否训练完成；响应于确定所述待训练网络未训练完成，调整所述待训练网络中的参数；其中，所述响应于确定所述待训练网络未训练完成，调整所述待训练网络中的参数，包括：响应于确定所述待训练网络未训练完成，利用以下公式，调整所述待训练网络中的参数：J＝j-α×j×x-y×x，其中，J表示调整后的待训练网络中的参数；j表示所述待训练网络中的参数；x表示所述损失值；y表示所述目标损失值；α表示预定学习率；其中，所述样本密度图是通过如下步骤生成的：确定所述样本图像中的预标注像素点序列；对所述预标注像素点序列中的各个预标注像素点进行预标注以生成预标注样本图像；基于所述预标注样本图像，利用以下公式，生成样本密度图： 其中，σ表示预标注像素点的参数；i表示序号；σi表示所述预标注像素点序列中的第i个预标注像素点的参数；β表示预设权重；x表示预标注像素点的坐标值；xi表示所述预标注像素点序列中的第i个预标注像素点的坐标值；M表示与预标注像素点相邻的像素点的数量；j表示序号；xij表示与预标注像素点序列中的第i个预标注像素点相邻的第j个像素点的坐标值；ρx表示样本密度图函数；n表示序号；N表示所述样本图像中像素点的数量；k表示预定阈值；xn表示所述预标注样本图像中的第n个像素点的坐标值；表示卷积核；*表示卷积操作。

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