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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，具体为一种基于语义信息优化的人群计数方法。包括采用CNN和Transformer组成双骨干特征提取模块，同时提取包含全局人群语义信息和局部人群语义信息的特征；设计语义信息融合模块，将提取的人群特征进行有效融合；设计多尺度残差注意力回归模块，包括多尺度卷积分支、注意力分支和残差分支，用于对融合特征进行解码得到预测密度图；多尺度卷积分支，采用至少四个并行分支，并行分支包含两个卷积层，其中包含不同大小的卷积核；注意力分支包括带有ReLU激活函数的卷积层，以及带有Sigmoid函数的卷积层；残差分支包括带有BN的卷积层。该技术方案能够提高对复杂人群场景的适应性和鲁棒性，提高人群计数的精度。
主权项：1.一种基于语义信息优化的人群计数方法，其特征在于：包括：采用CNN和Transformer组成双骨干特征提取模块，同时提取包含全局人群语义信息和局部人群语义信息的特征；设计语义信息融合模块，用于将双骨干特征提取模块提取的人群特征进行融合，得到融合特征；设计多尺度残差注意力回归模块，包括多尺度卷积分支、注意力分支和残差分支，用于对融合特征进行解码并得到预测密度图；其中，多尺度卷积分支，采用至少四个并行分支，所述并行分支包含两个卷积层，其中包含不同大小的卷积核；注意力分支包括一个带有ReLU激活函数的卷积层，以及一个包含Sigmoid函数的卷积层；残差分支包括一个带有BN的卷积层。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于语义信息优化的人群计数方法
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