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基于CNN低层语义特征密度图的人群密度估计方法

Name: 基于CNN低层语义特征密度图的人群密度估计方法
Brand: 中山大学
SKU: 2018114424271
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811442427.1 📄 发布日：2025/10/17

著录项目信息

申请日

2018-11-29

公开号

CN109492615B

公开日

2021-03-26

申请人

中山大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

图像识别图像识别人工智能算法计算机视觉

应用场景

公共安全, 智慧城市, 人群管理, 视频监控, 安防监控

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摘要

本发明属于人群分析技术领域，为基于CNN低层语义特征密度图的人群密度估计方法，包括步骤：数据的预处理，根据原图像的行人位置生成密度图；对原图像和密度图进行切片；对原图像进行MCNN多分支特征提取，对各分支特征进行卷积、池化操作后，通过MCNN特征图融合器对各分支特征进行连接得到MCNN连接特征图，并对其进行卷积操作得到初始的MCNN密度图；对原图像进行卷积得到具有低层语义特征图；将低层语义特征图与MCNN多分支特征提取后各分支生成的特征图在通道数这一维度进行连接，得到连接特征图；用若干层卷积层对连接特征图进行解码，生成最终的密度图；对最终密度图的每个像素相加求和，得到图片中的人数。MAE、MSE较低，准确率和稳定性都较高。

常见问题

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是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN109492615B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种使用牡蛎壳作为载体的污水处理菌制品

当前第 / 件

一种下水口感应开启的装置及其控制方法

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