[發明專利]基于神經網絡的人群計數方法、裝置、服務器及存儲介質

在審

• 申請號: 202010146269.6
• 申請日: 2020-03-05
• 公開（公告）號: CN111445442A
• 公開（公告）日: 2020-07-24
• 發明（設計）人: 易苗
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06N3/04
• 代理公司: 北京市京大律師事務所 11321
• 代理人: 劉挽瀾

1.一種基于神經網絡的人群計數方法，其特征在于，包括：

獲取需要計算人群數量的人群圖片，所述人群圖片中包括多個人頭對象；

對所述人群圖片進行預處理，得到預處理后的人群圖片；

根據預置卷積神經網絡，對所述預處理后的人群圖片進行縮放和融合提取特征，得到多個初始檢測信息，所述初始檢測信息包括初始檢測框、對應的初始檢測框坐標和對應的初始檢測框置信值；

判斷每個初始檢測框對應的初始檢測框置信值是否大于或等于第一閾值；

若所述初始檢測框置信值大于或等于所述第一閾值，則將所述初始檢測框置信值對應的初始檢測框確定為待選擇檢測框，并根據預置去重算法和所述初始檢測框置信值對所述待選擇檢測框去重，得到多個目標人頭檢測框；

統計所述多個目標人頭檢測框的數量，所述多個目標人頭檢測框的數量與所述多個人頭對象的數量相同。

2.根據權利要求1所述的基于神經網絡的人群計數方法，其特征在于，所述根據預置卷積神經網絡，對所述預處理后的人群圖片進行縮放和融合提取特征，得到多個初始檢測信息，所述初始檢測信息包括初始檢測框、對應的初始檢測框坐標和對應的初始檢測框置信值包括：

在預置卷積神經網絡中采用預置深度卷積與預置縮放標準，對所述預處理后的人群圖片進行處理，得到多個候選信息圖片，多個所述候選信息圖片包括深度候選信息圖片、第一候選信息圖片、第二候選信息圖片、第三候選信息圖片和第四候選信息圖片；

采用預置融合函數對多個所述候選信息圖片進行信息融合，得到多融合信息圖片；

根據所述多融合信息圖片，確定初始檢測框、對應的初始檢測框坐標和對應的初始檢測框置信值，所述初始檢測框坐標為每個人頭對象的地理坐標，所述初始檢測框置信值為所述初始檢測框中的物品為人頭對象的概率。

3.根據權利要求2所述的基于神經網絡的人群計數方法，其特征在于，所述根據所述多融合信息圖片，確定初始檢測框、對應的初始檢測框坐標和對應的初始檢測框置信值，所述初始檢測框坐標為每個人頭對象的地理坐標，所述初始檢測框置信值為所述初始檢測框中的物品為人頭對象的概率包括：

使用預置算法在所述多融合信息圖片中提取多個候選檢測框；

提取預置特征圖，并將所述候選檢測框映射到所述預置特征圖上，得到感興趣區域塊；

將感興趣區域塊輸入池化層，得到特征向量，所述特征向量包括初始檢測框坐標、對應的初始檢測框尺度和對應的初始檢測框置信值；

基于所述初始檢測框坐標、所述初始檢測框尺度和所述初始檢測框置信值，確定初始檢測框。

4.根據權利要求2所述的基于神經網絡的人群計數方法，其特征在于，所述采用預置融合函數對多個所述候選信息圖片進行信息融合，得到多融合信息圖片包括：

將所述第四候選圖片信息輸入預置融合層，得到第一融合信息圖片；

將所述第一融合信息圖片與所述第三候選信息圖片輸入預置融合層，得到第二融合信息圖片；

將所述第二融合信息圖片與所述第二候選信息圖片輸入預置融合層，得到第三融合信息圖片；

將所述第三融合信息圖片與所述第一候選信息圖片輸入預置融合層，得到第四融合信息圖片；

將所述第四融合信息圖片與所述深度候選信息圖片輸入預置融合層，得到第五融合信息圖片；

采用預置融合函數將所述第一融合信息圖片、所述第二融合信息圖片、所述第三融合信息圖片、所述第四融合信息圖片和所述第五融合信息圖片進行融合，得到多融合信息圖片。