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申请/专利权人：西安邮电大学
摘要：本发明公开了基于跨模态的密度与亮度自适应的人群计数模型及方法，通过区域密度分布状态自适应地调整预测权重，以降低预测密度图估计不均衡度的影响，确保不同密度区域都能得到相对精确的计数结果，提高人群计数的准确性；通过亮度动态调整RGB图像与红外图像特征的融合比例，能够根据当前图像的亮度自适应地调整RGB和红外图像特征的权重，从而在亮度较低时抑制RGB特征的影响，以提高在各种光照条件下的人群计数性能，以应对不同光照条件下的计数需求。本发明大大提高了人群计数的准确性和鲁棒性，使其能够适应各种复杂环境。
主权项：1.基于跨模态的密度与亮度自适应的人群计数模型，其特征在于，包括特征提取主干网络、FRGV模块和预测回归网络；所述特征提取主干网络包括多个卷积块，卷积块通过卷积层和池化层，分别从输入的RGB图像和红外图像中提取RGB特征和红外特征；卷积块中融合有CSCA模块进行融合处理，其通过注意力机制生成所提取特征的上下文信息，并利用全连接网络和softmax函数将RGB特征和红外特征拼接，通过学习权向量获取融合特征；CSCA模块末端设有BAF模块，BAF模块根据输入图像各区域的亮度水平，获取亮度权重；CSCA模块获取融合特征时，基于亮度权重对卷积层中的RGB特征、红外特征进行亮度自适应调整，并传递至下一卷积块；最末端的CSCA模块将最终的RGB特征和红外特征相融合，生成融合特征图；所述FRGV模块，接收数据集和融合特征图，并分别获取全局密度方差和融合特征图的方差，根据融合特征图的方差在全局密度方差中的位置，识别并划分融合特征图中的不同密度区域，为各区域设定密度预测权重，生成并输出精细特征图；所述预测回归网络接收FRGV模块传递的精细特征图，生成映射计数的密度图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安邮电大学 基于跨模态的密度与亮度自适应的人群计数模型及方法
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