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公开(公告)号：CN104992223A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510336483.7
申请日：2015-06-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的密集人数估计方法，包括以下步骤：选择一幅密集场景的图像作为测试图像，然后对测试图像进行分块操作，分块的比例要保证与原图像的宽高比近似相同；将分得的图像块进行归一化操作，归一化成32×32的像素块，作为我们的测试样本，并附上对应的真实人数标签；将像素块批量送入已经训练好的深度网络中，对于每个像素块，网络都会反馈一个预测结果；将每个像素块的预测结果求和，所得到的结果就是我们需要估计的测试图像中的总人数。本发明的有益效果是：将深度学习的方法引入到了人数统计这一具体问题之中；构造的包含两路信号的回归模型，从一定程度上降低了出现过拟合的可能性。
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公开(公告)号：CN104992223B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201510336483.7
申请日：2015-06-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的密集人数估计方法，包括以下步骤：选择一幅密集场景的图像作为测试图像，然后对测试图像进行分块操作，分块的比例要保证与原图像的宽高比近似相同；将分得的图像块进行归一化操作，归一化成32×32的像素块，作为我们的测试样本，并附上对应的真实人数标签；将像素块批量送入已经训练好的深度网络中，对于每个像素块，网络都会反馈一个预测结果；将每个像素块的预测结果求和，所得到的结果就是我们需要估计的测试图像中的总人数。本发明的有益效果是：将深度学习的方法引入到了人数统计这一具体问题之中；构造的包含两路信号的回归模型，从一定程度上降低了出现过拟合的可能性。
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