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龍圖騰網恭喜復旦大學申請的專利一種基于視覺轉化器的人群密度估計方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114519844B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210133298.8，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于視覺轉化器的人群密度估計方法及系統是由鄧欣;馮瑞設計研發完成，并于2022-02-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于視覺轉化器的人群密度估計方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于視覺轉化器的人群密度估計方法，具有這樣的特征，包括：步驟1，對待測圖像進行預處理獲得預處理圖像，然后搭建編碼解碼層；步驟2，搭建基于視覺轉化器的神經網絡模型；步驟3，把訓練數據輸入基于視覺轉化器的神經網絡模型進行模型訓練，得到訓練完成的基于視覺轉化器機制神經網絡模型；步驟4，將預處理圖像輸入訓練完成的基于視覺轉化器機制神經網絡模型，分別得出各個預處理圖像中的人群密度結果并進行輸出，其中，基于視覺轉化器的神經網絡模型包括前端以卷積神經網絡為基礎的局部信息提取模塊和后端以視覺轉化器為基礎的全局信息提取模塊。本發明還公開基于視覺轉化器的人群密度估計系統，包括預處理部和密度預測部。

本發明授權一種基于視覺轉化器的人群密度估計方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于視覺轉化器的人群密度估計方法，其特征在于，采用基于視覺轉化器和多級卷積結合神經網絡模型從待測圖像中檢測出人群密度，包括以下步驟：步驟1，對待測圖像進行預處理獲得預處理圖像，然后搭建編碼解碼層；步驟2，搭建基于視覺轉化器的神經網絡模型；步驟3，把訓練數據輸入所述基于視覺轉化器的神經網絡模型進行模型訓練，得到訓練完成的基于視覺轉化器機制神經網絡模型；步驟4，將所述預處理圖像輸入所述訓練完成的基于視覺轉化器機制神經網絡模型，分別得出各個所述預處理圖像中的人群密度結果并進行輸出，其中，所述基于視覺轉化器的神經網絡模型包括前端以卷積神經網絡為基礎的局部信息提取模塊和后端以視覺轉化器為基礎的全局信息提取模塊，步驟1中，所述編碼解碼層以VGG-16網絡和visualtransformer網絡為基礎，網絡CNN部分的前兩層使用預訓練好的VGG16的前10層作為backbone，后四層每層由一個最大池化和兩個膨脹卷積組成，每層的核大小均為3x3，膨脹系數為2，其中第三層的輸出通道為512，第四層的輸出通道分別為512和256，第五層的輸出通道為128和64，為了調整每層的輸出特征，3、4、5、6層分別連接了一個卷積層，這四個卷積層輸出通道均為128，多級卷積的輸出送入到visualtransformer模塊中，并將所有結果合并為最終的結果圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。