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龙图腾网恭喜山东科技大学申请的专利基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119048993B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411545016.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法是由孙红梅;甘传霖;贾瑞生设计研发完成，并于2024-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法，该方法中搭建的人群计数模型，包括自适应全局感知模块AGP、多尺度Mamba聚合模块以及通道感知Mamba解码器CMD。AGP实现了对图像全局信息的高效提取，提高了推理速度；多尺度Mamba聚合模块有效融合了不同尺度的特征，增强了细节与全局特征的捕获能力，提高了人群计数的准确性；CMD则强化了通道间信息的关联性，进一步提升模型的计数精度；复合损失函数保证了网络在人群计数任务中的快速收敛和高精度表现。本发明方法在保证模型推理速度和计数准确性的同时，显著降低了计算资源消耗，实现了模型的轻量化。

本发明授权基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法在权利要求书中公布了：1.基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.对图像数据进行预处理，构建用于下述步骤2中基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数模型训练的数据集；步骤2.搭建基于自适应全局感知与多尺度特征融合的人群计数模型，其包括stem模块、自适应全局感知模块、多尺度Mamba聚合模块以及通道感知Mamba解码器；自适应全局感知模块的处理分为四个阶段，分别为第一、第二、第三以及第四阶段；首先输入图像经过stem模块处理，将输入图像分割为补丁，然后在第一阶段应用自适应全局感知模块处理特征，生成具有全局长程依赖关系的初始特征，并在第二阶段、第三阶段和第四阶段分别将自适应全局感知模块与下采样操作级联，以线性复杂度提取多尺度特征；随后将第二阶段、第三阶段和第四阶段输出的不同尺度的特征送入多尺度Mamba聚合模块，有效整合不同层次的信息并输出聚合后的特征；最后将聚合后的特征输入到通道感知Mamba解码器，并通过通道感知Mamba解码器增强通道间信息，并生成人群密度图；步骤3.基于步骤1构建的数据集，对步骤2搭建好的人群计数模型进行训练，得到训练好的人群计数模型，并利用训练好的人群计数模型对人群数量进行估计；所述自适应全局感知模块的处理流程如下：输入自适应全局感知模块的特征图，首先经过一个层归一化进行标准化处理，标准化处理后的特征分为三个信息流，分别定义为第一、第二、第三信息流；第一信息流首先经过一个线性变换，将线性变换后的特征图经过一个深度可分离卷积层进行处理，该深度可分离卷积层在每个输入通道上分别执行空间卷积；深度可分离卷积层输出的特征传入选择性扫描2D模块，选择性扫描2D模块沿多个方向扫描输入的数据，选择性地处理特征图中的信息，以捕捉空间依赖关系；选择性扫描2D模块的输出特征再经过一个层归一化进行标准化处理后，并与第二信息流经过线性变换后的特征进行逐元素相乘，得到相乘后的特征；相乘后的特征经过一个线性变换后，与第三信息流逐元素相加，生成最终的特征；所述多尺度Mamba聚合模块的处理流程如下：首先，多尺度Mamba聚合模块接收第二阶段、第三阶段和第四阶段输出的不同尺度的特征，并对第三阶段和第四阶段输出的特征分别进行上采样；接着通过逐元素相加操作对处理后的三个不同尺度的特征进行初步融合，以整合不同层次的特征信息，得到融合后的特征；其次，融合后的特征分别经过1×1、3×3、5×5三组具有不同卷积核尺寸的卷积操作，从中提取丰富的局部信息，每组卷积操作后引入空洞卷积，进一步扩展感受野；其中1×1的卷积处理后经过卷积核大小为1的空洞卷积处理，3×3卷积核尺寸的卷积处理后经过卷积核大小为3的空洞卷积处理，5×5的卷积处理后经过卷积核大小为5的空洞卷积处理；最后，将经过1×1、3×3、5×5三个不同卷积核尺寸的空洞卷积逐元素相乘后的特征，进一步与经过1×1卷积处理的融合后的特征逐元素相加，生成最终的融合特征。

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