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摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法，该方法中搭建的人群计数模型，包括自适应全局感知模块AGP、多尺度Mamba聚合模块以及通道感知Mamba解码器CMD。AGP实现了对图像全局信息的高效提取，提高了推理速度；多尺度Mamba聚合模块有效融合了不同尺度的特征，增强了细节与全局特征的捕获能力，提高了人群计数的准确性；CMD则强化了通道间信息的关联性，进一步提升模型的计数精度；复合损失函数保证了网络在人群计数任务中的快速收敛和高精度表现。本发明方法在保证模型推理速度和计数准确性的同时，显著降低了计算资源消耗，实现了模型的轻量化。
主权项：1.基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.对图像数据进行预处理，构建用于下述步骤2中基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数模型训练的数据集；步骤2.搭建基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数模型，其包括stem模块、自适应全局感知模块、多尺度Mamba聚合模块以及通道感知Mamba解码器；自适应全局感知模块的处理分为四个阶段，分别为第一、第二、第三以及第四阶段；首先输入图像经过stem模块处理，将输入图像分割为补丁，然后在第一阶段应用自适应全局感知模块处理特征，生成具有全局长程依赖关系的初始特征，并在第二阶段、第三阶段和第四阶段分别将自适应全局感知模块与下采样操作级联，以线性复杂度提取多尺度特征；随后将第二阶段、第三阶段和第四阶段输出的不同尺度的特征送入多尺度Mamba聚合模块，有效整合不同层次的信息并输出聚合后的特征；最后将聚合后的特征输入到通道感知Mamba解码器，并通过通道感知Mamba解码器增强通道间信息，并生成人群密度图；步骤3.基于步骤1构建的数据集，对步骤2搭建好的人群计数模型进行训练，得到训练好的人群计数模型，并利用训练好的人群计数模型对人群数量进行估计。
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百度查询： 山东科技大学 基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法
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