基于光流融合型深度神经网络的人群密度估计方法及装置
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摘要

本发明的目的在于提供一种能够减小图像模糊带来的不良影响、减小人群群体特征干扰信息的人群密度估计方案,具体提供了一种基于光流融合型深度神经网络的人群密度估计方法及装置。其中,光流融合型深度神经网络模型包括空洞卷积子网络以及注意力子网络,空洞卷积子网络以及注意力子网络各含有多个卷积层,位于空洞卷积子网络中的多个卷积层以及位于注意力子网络中的至少一个卷积层相互配合形成不同的融合模块,模型中包含多个与融合模块分别对应的连接层,用于将各个融合模块中的注意力子网络数据流经归一化后矩阵加权到空洞卷积子网络数据流后得到的特征空间。

基本信息
专利标题 :
基于光流融合型深度神经网络的人群密度估计方法及装置
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN110852267A
申请号 :
CN201911095764.2
公开(公告)日 :
2020-02-28
申请日 :
2019-11-11
授权号 :
CN110852267B
授权日 :
2022-06-14
发明人 :
王倩李文熙冯瑞
申请人 :
复旦大学
申请人地址 :
上海市杨浦区邯郸路220号
代理机构 :
上海德昭知识产权代理有限公司
代理人 :
卢泓宇
优先权 :
CN201911095764.2
主分类号 :
G06K9/00
IPC分类号 :
G06K9/00  G06K9/62  G06T7/246  G06T7/269  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-14 :
授权
2020-03-24 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20191111
2020-02-28 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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