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龍圖騰網(wǎng)恭喜西安建筑科技大學(xué)申請的專利一種高效多語義信息聚合的人群密度估計方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114943933B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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)的專利申請?zhí)?專利號為：202210600585.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種高效多語義信息聚合的人群密度估計方法及系統(tǒng)是由劉光輝;王秦蒙;陳宣潤;孟月波設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-05-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種高效多語義信息聚合的人群密度估計方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種高效多語義信息聚合的人群密度估計方法及系統(tǒng)，采用VGG19骨干網(wǎng)絡(luò)并結(jié)合多層語義監(jiān)督策略與空間信息嵌入策略，利用多層語義監(jiān)督策略編碼低層特征方式提高低層特征的語義表達(dá)，通過空間信息嵌入豐富高層特征空間信息表征；將優(yōu)化后的高低層特征作為初始信息進(jìn)行處理，利用兩個帶有步長卷積的輕量級空洞空間金字塔池化結(jié)構(gòu)在進(jìn)行全局多尺度上下文信息聚合的同時緩解模型參數(shù)冗余，得到人群中間信息；端采用步長卷積對上一步驟得到的特征進(jìn)行上采樣得到最終的密度圖，在保證精度的同時降低計算量。解決了現(xiàn)有技術(shù)中語義提取的精度差，網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度慢的問題。

本發(fā)明授權(quán)一種高效多語義信息聚合的人群密度估計方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種高效多語義信息聚合的人群密度估計方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：將待檢測的人群圖像輸入到構(gòu)建的骨干網(wǎng)絡(luò)中，結(jié)合語義監(jiān)督策略，從網(wǎng)絡(luò)淺層獲取帶有部分語義信息的強(qiáng)化低層特征，在骨干網(wǎng)絡(luò)深層中引入空間信息嵌入策略，對骨干網(wǎng)絡(luò)中的高層特征采用雙線性插值上采樣，將上采樣后的高層特征與低層特征逐元素相乘，獲取強(qiáng)化后的高層特征；S2：構(gòu)建輕量化空洞空間金字塔池化結(jié)構(gòu)，通過逐點卷積層，分別對S1中獲取的帶有語義信息的低層特征和強(qiáng)化后的高層特征進(jìn)行通道降維，采用步長卷積，分別捕獲低層特征和高層特征的上下文信息，得到多尺度高層特征和多尺度低層特征，將多尺度高層特征和多尺度低層特征進(jìn)行融合，得到全局多尺度上下文特征；S3：通過步長卷積對全局多尺度上下文特征繼續(xù)進(jìn)行上采樣，得到最終的人群密度圖；所述步驟S1中，所述骨干網(wǎng)絡(luò)為VGG-19骨干網(wǎng)絡(luò)，選取VGG-19骨干網(wǎng)絡(luò)中的前13層實現(xiàn)特征提取；所述步驟S1包括以下步驟：S1.1：將待檢測的人群圖像輸入到構(gòu)建的骨干網(wǎng)絡(luò)的層網(wǎng)絡(luò)中，分別輸出低層特征圖Fli和高層特征圖Fhi；S1.2對低層特征圖Fli進(jìn)行細(xì)化，降低特征映射維數(shù)；再通過全局平均池化降低參數(shù)量，形成語義邊界約束，生成帶有部分語義信息的低層特征Fli-1；S1.3：將每一層低層網(wǎng)絡(luò)中的Fli-1融合，得到富含語義信息的低層特征FLowlevelfeatureS1.4：引入空間信息嵌入策略，對高層特征圖Fhi采用雙線性插值上采樣，將高層的通道尺寸縮放至與低層通道尺寸相同維度，得到上采樣特征圖Fhi-1；S1.5：將低層特征圖Fli與上采樣特征圖Fhi-1逐元素相乘，獲取強(qiáng)化后的高層特征FHigh-levelfeature。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人西安建筑科技大學(xué)，其通訊地址為：710055 陜西省西安市碑林區(qū)雁塔路13號；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)”。