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一种复杂场景下结合跨模态信息的人群计数方法及系统

摘要

本发明公开一种复杂场景下结合跨模态信息的人群计数方法及系统,涉及计算机视觉技术领域,包括:获取待计数复杂场景下人群的RGB图像和深度图像;将RGB图像和深度图像输入优化后的深度神经网络模型中,得到估计的人群密度图;其中,深度神经网络模型包括依次连接的低层特征提取层、第一跨模态循环注意力融合层、中层特征提取层、第二跨模态循环注意力融合层、高层特征提取层、第三跨模态循环注意力融合层和人群密度图估计层;将估计的人群密度图进行逐像素相加,得到人群中人数的估计值。本发明能够避免现有人群计数方法在人群任意分布的复杂场景中准确率下降的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN113538401A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-10-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 燕山大学;

    申请/专利号CN202110865267.7

  • 发明设计人 张世辉;李贺;王威;

    申请日2021-07-29

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11569 北京高沃律师事务所;

  • 代理人杨媛媛

  • 地址 066000 河北省秦皇岛市海港区河北大街西段438号

  • 入库时间 2023-06-19 12:56:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-05

    授权

    发明专利权授予

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