湖南三一工业职业技术学院杨小亚获国家专利权
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龙图腾网获悉湖南三一工业职业技术学院申请的专利一种基于多尺度特征融合deep snake的旅游人数统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:CN119992454B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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:202510071972.8,技术领域涉及:G06V20/52;该发明授权一种基于多尺度特征融合deep snake的旅游人数统计方法及系统是由杨小亚;沈超;彭湘灵;郑群明设计研发完成,并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于多尺度特征融合deep snake的旅游人数统计方法及系统在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于多尺度特征融合deepsnake的旅游人数统计方法及系统,根据相机拍摄游客图像,采用CenterNet目标检测网络对图像中的人像实例进行检测,得到粗分割结果,采用提出的基于多尺度特征融合DeepSnake的分割算法,计算得到指向真实实例边界的轮廓顶点坐标偏移量,并据此调整轮廓以逼近真实人像实例的轮廓边界,得到游客图像中人像轮廓。本发明的多尺度特征融合DeepSnake模块通过拓展感受野和增强浅层特征两方面的改进,有效地克服了原DeepSnake模块的不足,提升了实例分割的准确性和鲁棒性,从而实现精确的旅游人数统计,在无需购票、检票的景区也能实现旅游人数的自动统计。
本发明授权一种基于多尺度特征融合deep snake的旅游人数统计方法及系统在权利要求书中公布了:1.一种基于多尺度特征融合deepsnake的旅游人数统计方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤一、训练得到第一次训练好的多尺度特征融合DeepSnake模块和第二次训练好的多尺度特征融合DeepSnake模块; 步骤二、获得含有多人的游客图像,然后将通过CenterNet目标检测网络对游客图像中的人像实例进行检测,获得头部矩形检测框,提取头部矩形检测框四条边的中点,并相连形成菱形轮廓; 步骤三、在所述菱形轮廓上均匀采样S个点,使用第一次训练好的多尺度特征融合DeepSnake模块计算4个顶点需要的坐标偏移量以获取图像中头像的局部极值点,得到四个极值点,以四个极值点作为做坐标轴原点,最上面极值点以自身为中心按x轴方向画一条长为矩形检测框横向边长13的线段,最下面极值点以自身为中心按x轴方向画一条长为矩形检测框横向边长13的线段,最左边极值点以自身为中心按y轴方向画一条长为矩形检测框竖向边长13的线段,最右边极值点以自身为中心按y轴方向画一条长为矩形检测框竖向边长13的线段;连接4条线段的端点形成八边形,作为初始轮廓; 步骤四、在所述初始轮廓上均匀采样m个点形成实例轮廓,将这m个点构成的轮廓输入到第二次训练好的多尺度特征融合DeepSnake模块预测出需要调整的偏移量;通过轮廓顶点坐标偏移量调整所述实例轮廓以逼近真实实例轮廓边界,得到游客图像中的头像轮廓,然后以游客图像中的头像轮廓数作为游客图像中的旅游人数; 所述第一次训练好的多尺度特征融合DeepSnake模块,在训练时损失函数采用基于smoothl1损失的损失函数Ldf1 其中,N表示采样的实例边界轮廓顶点的数量,是步骤二中菱形轮廓上均匀采样的S个点坐标,则代表标签轮廓顶点坐标;smoothl1表示smoothl1损失,其中计算公式为 所述第二次训练好的多尺度特征融合DeepSnake模块的采用如下函数损失作为损失函数: 其中,是步骤三中初始轮廓上均匀采样的m个点坐标。
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