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基于部分特征融合卷积神经网络实时目标计数系统及方法

摘要

本发明涉及一种基于部分特征融合卷积神经网络实时目标计数系统及方法,包括:数据预处理模块,使用图像中已经标注好的目标位置信息,利用高斯滤波器生成目标图像的密度图,并将所有图像归一化;网络训练模块,建立部分特征融合卷积神经网络模型,使用处理好的图像及生成的密度图对所述部分特征融合卷积神经网络模型进行训练;目标数量预处理模块,根据给定的图像,使用训练好的网络模型对图像中的目标数量进行预测。本发明有利于降低网络的参数量和计算量,保证运行速度。

著录项

  • 公开/公告号CN111951260A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 苏州大学;

    申请/专利号CN202010850481.0

  • 发明设计人 张莉;于厚舜;王邦军;屈蕴茜;

    申请日2020-08-21

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/70(20170101);

  • 代理机构32257 苏州市中南伟业知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人张荣

  • 地址 215000 江苏省苏州市吴中区石湖西路188号

  • 入库时间 2023-06-19 08:56:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-01

    授权

    发明专利权授予

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