南京邮电大学崔子冠获国家专利权
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龙图腾网获悉南京邮电大学申请的专利基于深度信息和显著性信息的人群计数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：CN115331171B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202210992920.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度信息和显著性信息的人群计数方法及系统是由崔子冠;苏航;唐贵进;干宗良;刘峰设计研发完成，并于2022-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度信息和显著性信息的人群计数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度信息和显著性信息的人群计数方法及系统，包括：采集指定区域的人群样本图像；将采集到的人群样本图像输入训练好的基于显著性信息和深度信息的密度图预测模型；输出人群样本图像中的总人数。将人群显著性信息引入了人群计数领域，将人头标注点作为人眼关注点，利用高斯模糊生成人群计数的视觉显著性标签，利用深度学习网络进行训练测试，得到了人群计数的视觉显著性信息，辅助人群计数的训练；利用视觉显著性信息和深度信息相结合的方式来辅助人群计数，利用显著性信息可以校正深度信息，降低没有人群信息区域造成的干扰，提高计数效果。
本发明授权基于深度信息和显著性信息的人群计数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度信息和显著性信息的人群计数方法，其特征在于，包括： 采集指定区域的人群样本图像； 将采集到的人群样本图像输入训练好的基于显著性信息和深度信息的密度图预测模型； 输出人群样本图像中的总人数； 所述密度图预测模型是通过以下方法构建的： 利用图像深度信息预测网络对输入的人群样本图像进行深度预测，得到图像深度信息； 将输入的人群样本图像、其对应的预测显著性信息以及深度信息一起输入人群密度图预测网络，利用显著性信息校正深度信息，利用校正后的深度信息指导密度图预测网络训练，生成密度图预测模型； 所述密度图预测网络训练，包括： 对于输入的人群样本图像，与其对应的深度图和显著性图，在编码器的第层，令、和分别为编码器先前卷积层的输出特征图，用相应层的显著性特征校正深度特征，校正方法为： ； ； 其中，代表1×1的卷积层，为编码器第层的权重，表示元素级别乘法； 将校正后的深度信息对加权为： ； 其中，为元素级别乘法； 之后将、和输入到后续网络。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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