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CN119810724A
一种拥挤场景下的人数估计方法及电子设备
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基本信息：
专利标题：
一种拥挤场景下的人数估计方法及电子设备
申请号：
CN202311308765.7申请日：
2023-10-11公布(公告)号：
CN119810724A公布(公告)日：
2025-04-11申请人：
长沙海信智能系统研究院有限公司
申请人地址：
湖南省长沙市岳麓区洋湖街道潇湘南路一段368号中盈广场C座5层502号
专利权人：
长沙海信智能系统研究院有限公司
当前专利权人：
长沙海信智能系统研究院有限公司
, 青岛海信网络科技股份有限公司
当前专利权人地址：
410000 湖南省长沙市岳麓区洋湖街道潇湘南路一段368号中盈广场C座5层502号
发明人：
余升林
, 闾凡兵
, 吴婷
, 刘红利
代理机构：
长沙市岳麓慧专利代理事务所(普通合伙)
代理人：
王中华
主分类号：
G06V20/52
IPC分类号：
G06V20/52
, G06N3/0455
, G06V10/25
, G06V10/774
, G06V10/82
, G06V40/10
摘要：
本发明公开了一种拥挤场景下的人数估计方法及电子设备，包括如下步骤：S1、构建人数密度训练数据集；S2、构建人数密度估计网络；S3、得到训练好的人数密度估计网络；S4、将监测图片输入训练好的人数密度估计网络得到人数密度估计结果。本发明采用深度学习的方法，可以很好的区分前景和背景，尤其在画面中存在人像海报时，本发明所述方法可以避免误检，实现了在客户给定感兴趣区域中，快速、准确获取乘客人数信息及位置信息，通过安全人员及时调节，避免感兴趣区域中乘客人数超出阈值，从而带来的安全隐患。IPC结构图谱：
G
物理G06
计算；推算；计数G06V
图像或视频识别或理解
笔记
1.本子类涵盖：
特别适用于图像或视频的模式识别或机器学习的方法或安排。
2.在本小类中，下列术语或表述的使用具有指明的含义：
“模式识别”是指通过获取、预处理或提取显着特征并对这些特征或其表示进行匹配、聚类或分类，对模式进行检测、分类、认证和识别，以用于解释目的或在图像或视频中推导出某种含义；
“特征提取”是指从图像或视频中得出描述性或定量的度量；
“聚类”是指根据模式的（不同）相似性或接近程度对模式进行分组或分离；
“分类”是指通过分配标签将对象/特征识别为属于一类对象/特征。
3.在本小类中，归入G06V20/00-G06V40/00组的主题，如果识别依赖于获取或预处理阶段的特定处理，则也分别归入G06V10/10或G06V10/20组。G06V20/00
场景；特定场景元素G06V20/50
.图像的上下文或环境G06V20/52
..监视或监测活动，例如用于识别可疑物体