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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利人群计数预测方法、系统、计算机设备及存储介质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：CN114580731B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202210192825.2，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权人群计数预测方法、系统、计算机设备及存储介质是由杨静;陈跃海;张坤;张栋;杜少毅设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本人群计数预测方法、系统、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于计算机视觉领域，公开了一种人群计数预测方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取待预测图像；将待预测图像输入预设的点注释特征提取网络中，得到待预测图像的点注释概率图；将待预测图像的点注释概率图进行求和，得到待预测图像人群计数结果。将人群计数制定为点注释概率回归问题，以点注释概率图作为预测目标，表示人工标注过程的统计概率分布，并以预测的点注释概率图实现人群计数，基于点注释概率图不需要考虑目标的尺度信息的特性，使得其生成比密度图更容易，能够更好的实现人群计数。

本发明授权人群计数预测方法、系统、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人群计数预测方法，其特征在于，包括： 获取待预测图像； 将待预测图像输入预设的点注释特征提取网络中，得到待预测图像的点注释概率图； 将待预测图像的点注释概率图进行求和，得到待预测图像人群计数结果； 所述点注释特征提取网络通过下述方式得到： 获取卷积神经网络、训练图像和训练图像的点注释； 采用卷积神经网络对训练图像进行特征提取，得到训练图像的点注释概率图； 将训练图像的点注释概率图进行归一化，得到训练图像的点注释概率分布； 构建基于最优传输理论的损失函数，并根据损失函数以及训练图像的点注释，得到将点注释转换成点注释概率分布的传输代价，根据传输代价迭代优化卷积神经网络的参数，至预设迭代次数； 获取传输代价最小的卷积神经网络，得到点注释特征提取网络； 所述构建基于最优传输理论的损失函数时，根据相关熵构建损失函数的传输代价函数； 所述传输代价函数为： 其中，为传输代价函数，表示将像素点ai传输到像素点的成本；κδ为带宽为δ的高斯核，是在d维空间上的训练图像的点注释，ai是其中的像素点，n为训练图像的点注释的像素点的数量；是在d维空间上的训练图像的点注释概率分布，是其中的像素点，m为训练图像的点注释概率分布的像素点的数量；||·||2是L2范数； 所述基于最优传输理论的损失函数为： 其中，为损失函数，为损失函数中的最优传输损失，S为传输矩阵，用于把A中的每个像素点值映射到P中，P是训练图像的点注释概率图，U是所有传输矩阵的集合，||·||1是L1范数。

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