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申请/专利权人：厦门众联世纪股份有限公司;福州大学
摘要：本发明涉及一种基于混合专家网络的人群定位方法、系统和存储介质，具体包括以下步骤：步骤S1：将人群数据集划分为训练集、验证集和测试集，对数据集中的人群图像及对应的人群位置标签执行预处理；步骤S2：构建卷积神经网络编码器，将训练图像输入进行编码以及深度特征提取；步骤S3：构建混合专家Transformer模块，结合其自注意力机制和混合专家网络，针对输入特征的不同区域进行专门处理，进一步提炼人群位置特征；步骤S4：构建KMO匹配器，用于匹配真实人群坐标与预测人群坐标，监督模型训练；步骤S5：构建并训练基于混合专家网络的人群定位模型；步骤S6：将人群图像输入到人群定位模型中，输出预测的人群位置信息。
主权项：1.一种基于混合专家网络的人群定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1：获取含图像的人群数据集，将人群数据集划分为训练集、验证集和测试集，对人群数据集中的人群图像及对应的人群位置标签执行预处理；步骤S2：构建卷积神经网络编码器，将训练集中的人群图像输入编码器进行编码，对训练集中的人群图像进行深度位置特征提取，将原始图像转化为高维特征向量表示；步骤S3：构建混合专家模块，结合其自注意力机制和混合专家网络，针对输入特征的不同区域进行专门处理，进一步提炼人群位置特征，得到预测人群坐标信息；步骤S4：构建匹配器，用于匹配真实人群坐标与预测人群坐标，监督模型训练；步骤S5：构建并将验证集的人群图像输入到模型中训练，得到基于混合专家网络的人群定位模型；步骤S6：将测试集中的人群图像输入到训练好的基于混合专家网络的人群定位模型中，输出预测的人群位置信息。
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百度查询： 厦门众联世纪股份有限公司 福州大学 一种基于混合专家网络的人群定位方法、系统和存储介质
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