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申请/专利权人：杭州海康威视数字技术股份有限公司

摘要：本申请公开了群体检测方法、装置、存储介质和电子设备，包括：确定待测图像中各个目标的个体特征；利用第一语言模型对外部输入的交互提示词进行特征提取，得到交互提示词特征；利用预先训练好的交互特征编码模型，基于所述交互提示词特征，对所述个体特征进行编码处理，得到用于指示所述各个目标中任意两个目标之间交互关系的交互特征；基于所述交互特征进行群体划分和识别。应用本申请，能够有效提高群体检测的准确性。

主权项：1.一种群体检测方法，其特征在于，包括：确定待测图像中各个目标的个体特征；利用第一语言模型对外部输入的交互提示词进行特征提取，得到交互提示词特征；利用预先训练好的交互特征编码模型，基于所述交互提示词特征，对所述个体特征进行编码处理，得到用于指示所述各个目标中任意两个目标之间交互关系的交互特征；基于所述交互特征进行群体划分和识别；其中，当所述交互特征编码模型为Transformer模型时，所述基于所述交互提示词特征，对所述个体特征进行编码处理，包括：基于所述各个目标间的位置关系进行位置编码，将位置编码结果、所述交互提示词特征和所述个体特征进行融合，将融合后的特征作为所述交互特征编码模型的输入，利用所述交互特征编码模型进行编码处理；或者，基于所述各个目标间的位置关系进行位置编码，将位置编码结果和所述个体特征进行融合，将融合后的特征作为所述交互特征编码模型的输入进行处理；在所述交互特征编码模型中进行自注意力处理前，基于所述交互提示词特征将所述个体特征进行分组，所述交互特征编码模型中的自注意力处理基于所述分组的结果进行；和或，在得到交互特征后、基于所述交互特征进行群体划分和识别前，该方法进一步包括：构造图网络模型；其中，所述图网络模型的节点包括所述目标、任意两个目标间的交互关系和群体关系，所述群体关系用于表征不同交互关系间的一致性关系；基于所述个体特征和所述交互特征确定所述图网络模型中各节点的初始特征，并对所述图网络模型中各节点的特征进行迭代更新，确定各个节点的输出节点特征，以使所述节点之间进行相互学习；基于外部输入的群体提示词的引导，对输出节点特征进行编码，确定更新后的输出节点特征；所述基于所述交互特征进行群体划分和识别，包括：基于更新后的输出节点特征中包括的更新后的交互特征进行群体划分和识别。

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百度查询： 杭州海康威视数字技术股份有限公司 群体检测方法、装置、存储介质和电子设备