一种基于深度学习的多阶段轻量级人群计数方法
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种基于深度学习的多阶段轻量级人群计数方法，包括以下步骤：A、根据采集到的人群视频监控数据构建训练数据集；B、构建人群计数模型并设置模型训练参数；C、训练人群计数模型；D、在训练过程中计算人群计数模型的评价指标，若评价指标小于设定值，则保存模型参数并执行步骤E，否则执行步骤C继续训练；E、获取同场景下的人群视频，对视频隔帧进行模型预测，实时统计场景中的人数并展示人群密度图。与现有技术相比，本发明利用深度可分离卷积和多尺度思想结合，在能够保证人群计数效果的前提下，提高了模型的计数效率，使其更具有实用性。
基本信息
专利标题 ：
一种基于深度学习的多阶段轻量级人群计数方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114387541A
申请号 ：
CN202111591925.4
公开（公告）日 ：
2022-04-22
申请日 ：
2021-12-23
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
黄继风邹敏姜康黄子平陈海光林晓
申请人 ：
上海师范大学
申请人地址 ：
上海市徐汇区桂林路100号
代理机构 ：
上海科盛知识产权代理有限公司
代理人 ：
杨宏泰
优先权 ：
CN202111591925.4
主分类号 ：
G06V20/40
IPC分类号 ：
G06V20/40 G06V20/52 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/774 G06V10/82
法律状态
2022-05-10 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06V 20/40
申请日 : 20211223
申请日 : 20211223
2022-04-22 ：
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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