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申请/专利权人：广东工业大学
摘要：本发明公开了一种全时段人流量与异常集散行为监测的方法及设备，属于计算机视觉领域。方法主要特色为采用了DCGAN与四叉树分割器，其中，为解决采集的红外夜视人群图像数据集远少于正常光照图像数据集的问题，采用DCGAN进行数据扩充；本发明利用ResNet‑50进行图像特征提取，以达到更好的效果；本发明运用四叉树分割器模型，在输出人群计数值的同时，输出人群中人的位置，以同时实现人群计数和异常集散行为的高效监测。本发明能实现对标准光照、弱光环境、红外夜视这三个场景的人群图像的人流量及异常集散行为监测，达到全时段监测的目标。同时，本发明将方法中的模型部署在边缘设备上，以减少时延，实现实时监测。
主权项：1.一种基于DCGAN与四叉树分割器的全时段人流量与异常集散行为监测的方法及设备，其特征在于，所述方法运用DCGAN进行红外夜视图像数据集进行扩充，以增强模型的鲁棒性，通过四叉树分割器模型得到人群的计数值和人的头部位置；所述方法包括：数据集收集：使用红外+可见光摄像头采集黑暗场景中的人群数据集，并结合开源数据集作为模型训练的输入；生成更多红外夜视人群数据集：采用DCGAN来获得更多黑暗场景的人群数据集；数据增强模块：对原始图像进行直方图均衡化、对比度增强等操作；特征提取网络：采用ResNet-50网络提取图像特征；四叉树分割器模型：由编码器、四叉树分裂器、解码器、预测头共同组成，编码器利用ResNet-50提取的图像特征编码上下文信息，四叉树分裂器借助编码的信息，遵循由稀疏到密集的过程，即稀疏的查询点首先跨越图像，并在拥挤的场景中自适应地分裂成密集的查询点，进行密集场景的人群预测，然后通过解码器来获得解码的点表示，再通过一个预测头将真值点与预测的点进行对比，判断是否为一个人；模型部署：将由红外+可见光摄像头采集的数据输入部署好的模型，通过网络通信模块把视频流数据、得到人群计数统计结果和人群离散和聚集的判断结果通过网络通信模块发送至局域网服务器，在客户端上显示。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东工业大学 一种实现全时段人流量与异常集散行为监测的方法及设备
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