一种基于复杂背景下的人员检测与计数方法

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一种基于复杂背景下的人员检测与计数方法
申请号:CN202410803301
申请日期:2024-06-20
公开号:CN118736623A
公开日期:2024-10-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于复杂背景下的人员检测与计数方法,属于目标检测与计数领域;包括如下步骤:首先获取人员原始图像,在对采集的人员图像进行数据扩增、图像超分辨率重构处理等基础上,采用EfficientNet‑YOLO网络对自建人员数据集进行训练,以EfficientNet_B0为基本骨干网络,引入通道空间注意力模块,将多个尺度特征图进行融合操作,融入自适应的非极大值抑制算法,最终形成EfficientNet‑YOLO检测与计数模型;本发明能够实现在特殊场景中的检测模型的轻量化,满足智慧公共安全领域的人员检测与计数,能保持模型轻量化、较高计数准确率。
技术关键词
计数方法 插值算法 图像超分辨率重构 注意力机制 峰值信噪比 深度学习算法 图像重构技术 重构算法 网络 数据 便携式采集 YOLO模型 双三次插值 标注软件 通道 抑制算法