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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于内容感知模块的人群密度估计方法及系统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：CN114120248B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202111402036.9，技术领域涉及：G06V20/54；该发明授权一种基于内容感知模块的人群密度估计方法及系统是由王素玉;周伯翔;许凯焱设计研发完成，并于2021-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于内容感知模块的人群密度估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于内容感知模块的人群密度估计方法及系统，涉及人群密度估算技术领域，包括：对待预测的图像数据进行预处理；根据处理后的所述图像数据提取深层语义信息和多层融合上下文信息；基于内容感知模块根据所述深层语义信息动态生成内容感知参数；将根据所述内容感知参数对人群密度估计模块卷积层的权重和偏移量进行初始化；将所述多层融合上下文信息输入初始化后的所述人群密度估计模块，得到人群密度图像。本发明在每次预测人群密度时，获取该图片数据的深层语义信息，进而动态生成人群密度估计模块卷积层的参数，更加灵活地、有针对性的进行人群密度估计，在复杂多变的场景下能够得到更好的预测结果。

本发明授权一种基于内容感知模块的人群密度估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于内容感知模块的人群密度估计方法，其特征在于，包括： 对待预测的图像数据进行预处理； 根据处理后的所述图像数据提取深层语义信息和多层融合上下文信息，其中，包括：将处理后的所述数据输入卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型包括特征提取模块、内容感知模块和人群密度估计模块；所述特征提取模块根据处理后的所述图像数据提取深层语义信息和多层融合上下文信息；进一步的，所述特征提取模块包括主干网络和特征融合网络；所述主干网络包括一层卷积层和四层残差层，对处理后的所述图像数据进行一系列卷积、下采集、上采集，得到了所述深层语义信息；所述特征融合网络采用特征金字塔网络，通过特征拼接方式融合所述主干网络中一层卷积层和四层残差层的输出特征，得到所述特征融合上下文信息； 基于内容感知模块根据所述深层语义信息动态生成内容感知参数，其中，所述内容感知模块包括三层1×1卷积和四组参数生成模块，每组所述参数生成模块包括3×3卷积和平均池化层；所述深层语义信息经过三层1×1卷积和四组参数生成模块得到四组内容感知参数； 将根据所述内容感知参数对人群密度估计模块卷积层的权重和偏移量进行初始化； 将所述多层融合上下文信息输入初始化后的所述人群密度估计模块，得到人群密度图像。

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