[發明專利]基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法及系統

在審

• 申請號: 202210968023.6
• 申請日: 2022-08-12
• 公開（公告）號: CN116486318A
• 公開（公告）日: 2023-07-25
• 發明（設計）人: 李鑫;馮昌利;馮斌;喬賽
• 申請（專利權）人: 泰山學院
• 主分類號: G06V20/52
• 分類號: G06V20/52;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048
• 代理公司: 濟南圣達知識產權代理有限公司 37221
• 代理人: 閆圣娟

1.基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于，包括如下步驟：

獲取待測試的人群圖像并進行預處理；

將預處理后的人群圖像輸入至訓練好的用于提取特征圖的人群計數網絡，提取設定層數N的低分辨率特征圖；

將設定層數N中的最后一層的低分辨率特征圖通過門控信息選擇模塊，傳遞有用信息得到其對稱特征圖，再進行多次上采樣操作，生成與人群計數網絡設定層數對稱的對稱特征圖；

通過空洞卷積將設定層數M的低分辨率特征圖進行空洞卷積處理后，通過門控信息選擇模塊進行信息選擇，與對應對稱層的高分辨率特征圖連接；

將連接后的特征圖依次進行上采樣解碼，得到的解碼后的特征圖，將解碼后的特征圖映射為密度圖，將密度圖進行積分，得到對應人群圖像中的人群總數。

2.如權利要求1所述的基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于：人群計數網絡包括多個級聯的卷積模塊，用于依次提取各分辨率的特征。

3.如權利要求1所述的基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于：門控消息選擇傳遞模塊包括殘差塊和門控消息選擇卷積層。

4.如權利要求1所述的基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于：門控消息選擇傳遞模塊將編碼階段的特征圖，即設定級別M的低分辨率特征圖依次進行恒等變換、激活操作以及卷積操作后輸出更新后的特征圖，將更新后的特征圖與解碼階段對應相同分辨率大小的特征圖進行特征融合。

5.如權利要求4所述的基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于：將更新后的特征圖與解碼階段對應相同分辨率大小的特征圖進行特征融合，其中，特征融合將兩個對應層的特征分別通過ReLU激活函數和卷積后進行加權。

6.如權利要求1所述的基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于：利用門控消息選擇傳遞模塊使消息在跳轉連接過程中進行自適應的傳遞，自適應傳遞的策略是在進行信息傳遞的過程中，判斷當前編碼階段的特征是否對與之相連的解碼層次的特征有用，判斷方法具體為：

將設定層數M的特征作為跳轉連接特征輸入到殘差塊中；

將通過殘差塊處理的特征，采用門控函數來進一步校準信息；其中，采用sigmoid函數作為門控函數。

7.如權利要求1所述的基于門控消息選擇傳遞機制的人群計數方法，其特征在于：人群計數網絡的訓練過程，如下：

獲取人群圖像的數據集，并對圖像進行預處理，生成圖像的真實密度圖；

將預處理之后的人基于多層卷積神經網絡的人群計數網絡；

人群計數網絡中，獲得設定層數N的低分辨率特征圖；

將設定層數N中的最后一層的低分辨率特征圖通過門控消息選擇傳遞模塊進行信息選擇，然后進行上采樣操作，生成與人群計數網絡前N層的對稱特征圖；

將部分層的低分辨率特征圖和對應的對稱特征圖，通過門控消息選擇傳遞模塊進行連接；

將連接后的特征圖依次進行上采樣解碼得到的解碼后的特征圖，將解碼后的特征圖映射為密度圖，將密度圖進行積分，得到對應人群圖像中的人群總數；

將最后輸出的高分辨率密度圖與人工標注的真實密度圖通過歐氏距離進行損失計算，根據損失調整人群計數網絡，迭代訓練至設定的次數，得到訓練好的網絡模型。