公开(公告)号：CN115424208A

公开(公告)日：2022-12-02

申请号：CN202211082878.5

申请日：2022-09-05

申请人： 信阳学院

发明人： 贾富海 ,  王锐 ,  张东松 ,  毛凤翔 ,  谈敦铭 ,  高涛

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V20/40

摘要： 本发明提供一种基于深度多尺度生成对抗网络的人群计数方法，包括如下步骤：选取训练数据集记为Train，其中包含人群图片集X和对应的真实密度图集Y两部分；设计对抗网络模型M，将M分为G和A两个模型，其中模型G是深度多尺度的全卷积模型，模型A是全连接神经网络模型；利用训练数据Train对模型M进行训练，拟合已构建的模型在训练数据L上的误差，保存最佳的G模型；将需要预测的人群图片输入到步骤3中保存的G模型，映射出密度图并估计出人群总数。本发明首先利用深度多尺度模型将人群图映射为密度图之后，又将真实的密度图与映射得到的密度图进行判别，从而进一步提高生成模型的质量和增加人数预测的准确率。