一种基于区域感知的自适应多模态人群计数方法及系统

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一种基于区域感知的自适应多模态人群计数方法及系统
申请号:CN202410729970
申请日期:2024-06-06
公开号:CN118298386B
公开日期:2024-07-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于区域感知的自适应多模态人群计数方法及系统,方法包括获取人群图像数据集并配对获得配准后的多模态图像;根据数据集中训练集的多模态图像提取不同特征层级的输出特征;将提取到的输出特征进行特征融合得到针对每个特征层级的融合图像,拼接生成最终的各模态各特征层级的最终融合图像;根据可见光图像得到各个模态的权重系数以对各个模态的源图像进行相加得到融合源图像;计算融合源图像与最终融合图像的区域感知损失和纹理损失及计数损失得到模型的总损失,根据总损失进行训练模型得到训练后的多模态人群计数模型;根据训练后的多模态人群计数模型预测人数及人群分布。本申请解决了融合模态及策略单一、融合质量不高的问题。
技术关键词
输出特征 模型压缩 计数方法 层级 注意力 融合特征 特征提取模块 网络 图像重建 特征融合方法 分支 纹理 多层感知机 通道 多模态特征融合 坐标 可见光
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