買(mǎi)專(zhuān)利賣(mài)專(zhuān)利找龍圖騰，真高效！ 查專(zhuān)利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專(zhuān)利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥學(xué)院;呂剛申請(qǐng)的專(zhuān)利基于尺度和背景感知的非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)人群計(jì)數(shù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114241417B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202111553027.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于尺度和背景感知的非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)人群計(jì)數(shù)方法是由呂剛;徐玉珊;年福東;梅益;周銅;趙浩設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-12-17向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于尺度和背景感知的非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)人群計(jì)數(shù)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于尺度和背景感知的非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)人群計(jì)數(shù)方法，包括：基于待分析人群圖像的深層特征數(shù)據(jù)輸入第一網(wǎng)絡(luò)獲取人群圖像的尺度感知特征；基于待分析人群圖像的淺層特征數(shù)據(jù)輸入第二網(wǎng)絡(luò)獲取人群圖像的背景感知特征；對(duì)所述尺度感知特征和背景感知特征融合，采用注意力機(jī)制對(duì)尺度感知特征中的背景感知特征抑制，獲取抑制后尺度感知特征；基于抑制后尺度感知特征通過(guò)第一回歸算法生成密度圖。本發(fā)明第一、第二網(wǎng)絡(luò)分別使用來(lái)自不同語(yǔ)義層的特征，可以在統(tǒng)一的框架內(nèi)處理尺度變化和背景噪聲。第一網(wǎng)絡(luò)基于一個(gè)深層特征層提取多尺度信息，第二網(wǎng)絡(luò)可以融合多個(gè)接收域的特征，以減少背景噪聲的影響，而無(wú)需任何額外的可學(xué)習(xí)參數(shù)。

本發(fā)明授權(quán)基于尺度和背景感知的非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)人群計(jì)數(shù)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于尺度和背景感知的非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)的人群計(jì)數(shù)方法，其特征在于，所述雙邊網(wǎng)絡(luò)具有形成非對(duì)稱(chēng)雙邊網(wǎng)絡(luò)的第一網(wǎng)絡(luò)和第二網(wǎng)絡(luò)，其中，所述第一網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)具有相同內(nèi)核尺寸且不同擴(kuò)張率的擴(kuò)張卷積層，多個(gè)所述擴(kuò)張卷積層通過(guò)密集連接方式級(jí)聯(lián)；所述多個(gè)所述擴(kuò)張卷積層密集連接方式，包括：假設(shè)待分析人群圖像的深層特征數(shù)據(jù)為DI，3個(gè)擴(kuò)張卷積層的非線性函數(shù)為h1·、h2·、h3·，則第一擴(kuò)張卷積層的輸出為：H1＝[D1,h1D1]；第二擴(kuò)張卷積層的輸出為：H2＝[D1,h2H1,H1]；第三擴(kuò)張卷積層的輸出即人群圖像的尺度感知特征fs為：fs＝[D1,h3H2,H1,H2]；所述第二網(wǎng)絡(luò)包括多個(gè)具有不同池核和不同步長(zhǎng)的最大池化層，多個(gè)所述最大池化層通過(guò)密集連接方式級(jí)聯(lián)；所述多個(gè)所述最大池化層密集連接方式，包括：假設(shè)待分析人群圖像的淺層特征數(shù)據(jù)為SI，3個(gè)最大池化層的非線性函數(shù)為g1·、g2·、g3·，則第一最大池化層的輸出為：G1＝g1S1；第二最大池化層的輸出為：G2＝[g2G1,G1]；第三最大池化層的輸出即人群圖像的背景感知特征fb為：fb＝[g3G2,G1,G2]；所述人群計(jì)數(shù)方法包括：基于待分析人群圖像的深層特征數(shù)據(jù)輸入第一網(wǎng)絡(luò)獲取人群圖像的尺度感知特征；基于待分析人群圖像的淺層特征數(shù)據(jù)輸入第二網(wǎng)絡(luò)獲取人群圖像的背景感知特征；對(duì)所述尺度感知特征和背景感知特征融合，采用注意力機(jī)制對(duì)尺度感知特征中的背景感知特征抑制，獲取抑制后尺度感知特征；基于抑制后尺度感知特征通過(guò)第一回歸算法生成密度圖。

如需購(gòu)買(mǎi)、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類(lèi)似專(zhuān)利技術(shù)，可聯(lián)系本專(zhuān)利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人合肥學(xué)院;呂剛，其通訊地址為：230601 安徽省合肥市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開(kāi)發(fā)區(qū)錦繡大道99號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。