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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210669997.4 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 长三角信息智能创新研究院 地址 241000 安徽省芜湖市智慧城市协同 创新中心 (72)发明人 谢玄 骆文辉 徐徐 (74)专利代理 机构 北京润平知识产权代理有限 公司 11283 专利代理师 董杰 (51)Int.Cl. G06V 20/52(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06T 5/50(2006.01) G06T 7/00(2017.01)G06V 10/74(2022.01) G06V 10/774(2022.01) G06V 10/80(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 多尺度感知的泛用型定位计数方法 (57)摘要 本发明公开了一种多尺度感知的泛用型定 位计数方法, 所述方法包括: 步骤1、 获取用于定 数计数的图像数据集, 将数据集划分为训练集与 测试集; 步骤2、 构建多尺度定位计数网络模型; 步骤3、 训练多尺度定位计数网络模型。 本发明能 够对密集遮挡和存在透视畸变的复杂人群场景 实现定位加计数的功能, 还拥有良好的泛用性, 除了人群计数, 还能够在细胞计数、 钢筋 计数、 零 售商品计数等多个应用场景实现高精度、 抗背景 干扰定位计数功能。 权利要求书2页 说明书6页 附图3页 CN 115082853 A 2022.09.20 CN 115082853 A 1.一种多尺度感知的泛用型定位计数 方法, 其特 征在于, 所述方法包括: 步骤1、 获取用于 定数计数的图像数据集, 将数据集划分为训练集与测试集; 步骤2、 构建多尺度定位计数网络模型; 步骤3、 训练多尺度定位计数网络模型。 2.根据权利要求1所述的多尺度感知的泛用型定位计数方法, 其特征在于, 在步骤1中 获取目标场景 的原始图像数据集, 要求待定位计数场景中的目标拥有相 近的图像特征, 每 个场景需要使用对应的数据集进 行训练; 包括: 获取原始图像后使用Mat lab软件进行标注, 生成标注文件; 标注图像中所有目标中心 点在图像中的坐标, 并生 成在.txt或.json格式的 文件中; 其中, 采用7∶ 1.5∶ 1.5的比例将数据集划分为训练集、 验证集和 测试集。 3.根据权利要求1所述的多尺度感知的泛用型定位计数方法, 其特征在于, 步骤2中的 多尺度定位计数网络结构包括特 征提取、 双分支预测、 一对一匹配三个模块。 4.根据权利要求3所述的多尺度感知的泛用型定位计数 方法, 其特 征在于, 步骤2包括: 步骤2.1、 特征提取, 使用在ImageNet上预训练的VGG ‑16网络作为骨干网络提取输入图 像特征; 步骤2.2、 双分支预测, 根据原始图像的大小产生M个锚点, 保证M超过真实值N, 如每个 像素位置产生一个锚点; 通过双分支头分别预测锚点的偏移量和锚点的分类情况; 偏移量 能够让在固定位置生成的锚点产生偏移以预测人头位置, 而分类器用于给出判定预测点为 正例Positive或负例Neg ative的打 分; 将提取出的图像特征生成副本, 分别输入给回归预测头和分类预测头, 分类预测头使 用空洞率为1、 2、 3的三个空洞卷积核提取图像不同尺度特征, 随后将提取出的不同特征进 行特征融合, 最后通过卷积核大小为1的标准卷积生成分类打分集合 回归分支 头最后生成偏移预测点集合 除此以外的结构与分 类预测头结构相同; 步骤2.3、 一对一匹配, 将步骤2.2中生成的偏移位置与分类打分组合生成M个预测点, 与N个真实点集合P={pj=(xj, yj)|j=1, 2, ..., N}进行匹配, 针对M个预测点, 与N个真实点 生成M×N的代价矩阵D, 生成方式如下 所示, 其中τ 为超参数, 默认 τ =0.0 6: 生成代价矩阵D之后通过匈牙利算法确定出N个一对一匹配的点对, 剩余M ‑N个预测点 会被划分为负例, 因此可以将预测点集合 的生成空间重新 划分, 设 是数集{1, 2, ...M}上的一个置换, 使得对于任意i∈[1, N], 有 与pi相匹配, 即 置换后前N个预测点 为正例, 后M ‑N个点为负例。 5.根据权利要求1所述的多尺度感知的泛用型定位计数 方法, 其特 征在于, 步骤3包括: 步骤3.1、 先对输入图像做随机缩放, 缩放范围为0.7~1.3倍原图大小, 然后随机裁剪 原图1/4大小的图像块, 并以0.5的概 率对图像块进行 水平翻转; 步骤3.2、 使用Adam优化器, StepLR间隔调整学习率, 损失函数L定义如下:权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 115082853 A 2L=Lc+λ2Ll 其中, Lc代表分类分支 头的损失函数, Ll代表回归分支头的损失函数, λ1、 λ2为超参数, 默 认 λ1=1, λ2=0.5; 步骤3.3、 使用训练集训练多尺度定位计数网络模型并记录验证集上的效果, 保存在验证集上收 敛并有最佳效果的模型, 再于测试集中评估, 评估方式采用平均绝对误差MAE及均方根误差 RMSE, 公式表述如下: 其中, K为测试集中图片总数, pred(i)代表单张图片的预测人数, gt(i)代表单张图片 的标签总数, MAE反映网络估计的准确性, RMSE反映估计结果的稳定性。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 115082853 A 3
专利 多尺度感知的泛用型定位计数方法
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