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一种基于Crowd-RetinaNet网络的拥挤人群检测方法

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本发明公开了一种基于Crowd‑RetinaNet网络的拥挤人群检测方法，属于人工智能技术领域，对采集到的行人图像进行预处理，生成样本数据集；将样本数据集导入基于Crowd‑RetinaNet网络构建的拥挤人群检测模型中，对模型进行训练；拥挤人群检测模型检测模型包括目标识别模块和优化模块；采用目标识别模块识别导入样本中的行人，并对识别到的行人添加完整框和可见框；通过在完整框预测和训练中增加可见框V‑box辅助预测及训练，在不增加过多的模型参量的前提下，有效提高了模型精度，同时在特征提取模块中加入了通道‑空间注意力机制模块，不仅可以控制模型参数量，还使网络更好地提取场景中行人的特征，提升了模型的检测性能。

著录项

公开/公告号CN115731517A

专利类型发明专利
公开/公告日2023-03-03

原文格式PDF
申请/专利权人南京邮电大学;
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申请/专利号CN202211464101.5
发明设计人喻春雨;朱月明;张俊;童亦新;
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申请日2022-11-22
分类号G06V20/52;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;
代理机构南京纵横知识产权代理有限公司;
代理人马进
地址 210003 江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号
入库时间 2023-06-19 18:39:13

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法律状态
2023-03-03

公开

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