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龍圖騰網恭喜西北工業大學申請的專利基于莖網絡-編碼器-解碼器架構的超實時人群計數方法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：CN115797860B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16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：202211486208.X，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于莖網絡-編碼器-解碼器架構的超實時人群計數方法是由李學龍;楊思宇;高君宇設計研發完成，并于2022-11-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于莖網絡-編碼器-解碼器架構的超實時人群計數方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于莖網絡?編碼器?解碼器架構的超實時人群計數方法，面向人群場景，通過莖網絡?編碼器?解碼器架構完成超實時人群計數的目標。由于采用了全新的網絡架構，并針對人群計數任務特點進行了特殊的算法設計，最終能夠達到較好的人群計數效果，提升了方法在人群場景中的實時性能。本發明方法在人群計數任務中可以實現快速推理，與之前的人群計數方法相比，該方法在人群計數任務上更加快速有效。

本發明授權基于莖網絡-編碼器-解碼器架構的超實時人群計數方法在權利要求書中公布了：1.一種基于莖網絡-編碼器-解碼器架構的超實時人群計數方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1：將原始圖像輸入莖網絡進行處理；步驟1-1：輸入的原始圖像大小為3×W×H，通過多次卷積運算的下采樣操作將輸入圖像的分辨率更改為原始圖像的14，獲取初步特征；步驟1-2：將初步特征輸入通道亂序信息混合模塊；將深度特征通道劃分為兩個分支，其中一支按順序進行1×1、3×3、1×1卷積操作，另外一支用作標識；之后，再將兩個分支的深度特征沿通道維度進行特征拼接；最后輸入通道亂序信息混合模塊隨機打亂深度特征排列順序實現信息混合通信；步驟2：將混合后的特征加載入編碼器中進行處理；步驟2-1：通過逐步下采樣操作形成多尺度特征分支，最低分辨率為步驟2-2：再經過兩個階段，每個階段重復兩次模塊組，每個模塊包括串行的兩個條件信道加權模塊CCW和一個多分支局部融合模塊MLF；MLF模塊通過下采樣與求和運算融合CCW模塊輸出的多尺度特征；具體來說，在MLF模塊中，分為兩部分：1相同分辨率的層，通道數量和尺度大小相同，直接使用多尺度特征；2分辨率不同的層，通道數量和尺度大小均不相同，通過串聯的步長為2的3×3卷積由高分辨率向低分辨率進行通道轉換和下采樣，其分支數為3，對應分辨率為原始圖像的倍，對應的通道數為：36、64、96；步驟3：采用特征金字塔模型FPN作為解碼器，結合多尺度特征處理不同尺寸的特征圖；解碼過程采用上采樣和橫向連接的方式進行；首先對低分辨率特征圖進行兩倍上采樣；再將采樣結果與經過1×1卷積生成的相同大小的特征圖進行融合，從而對人群進行定位；最后，使用3×3的卷積消除上采樣的混疊效果；反復迭代解碼過程，直至創建最終密度圖；經過FPN解碼操作后，將FPN輸出的三個不同尺度的特征圖進行組合，再通過兩次1×1卷積運算進行特征回歸，使通道數量為1，輸出最終的預測圖，實現超實時人群計數；步驟4：定義損失函數；將輸入的圖像轉換成密度圖，并使用均方誤差損失；公式如下： 其中Loss為均方誤差損失，N表示輸入圖像的數量，表示預測密度圖，表示地面真值圖，j表示第j個輸入圖像，表示歐氏度量。

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