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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利目标计数方法及装置、电子设备、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：CN115409761B 。

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：202110589468.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权目标计数方法及装置、电子设备、存储介质是由徐奕;李一鸣;王楠;王明达;张佼;唐洋;孙宝德设计研发完成，并于2021-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本目标计数方法及装置、电子设备、存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种目标计数方法及装置、电子设备、计算机可读存储介质，该方法包括：将待处理图像输入已训练的基于U‑Net构建的目标计数网络，通过所述目标计数网络的编码器编码处理，通过所述目标计数网络的解码器对编码得到的多个图像特征进行解码处理，获得所述待处理图像的密度图；其中，所述目标计数网络作为生成器在生成对抗机制中训练得到；对所述密度图进行积分求和，获得所述待处理图像中的目标总数。本申请方案，将基于U‑Net的目标计数网络引入目标计数任务中，通过生成对抗机制训练目标计数网络，使得目标计数网络可以精准地实现对待处理图像的密度图计算，从而可以依据密度图积分求和，得到待处理图像中的目标总数。

本发明授权目标计数方法及装置、电子设备、存储介质在权利要求书中公布了：1.一种目标计数方法，其特征在于，包括： 将样本数据集中的样本图像输入生成对抗网络的生成器，获得所述生成器输出的假想密度图； 基于所述样本图像、所述样本图像对应的假想密度图和所述样本图像携带的标签密度图，对所述生成对抗网络的判别器进行训练； 在训练所述判别器后，基于所述样本图像和所述假想密度图对所述生成器进行训练； 重复上述过程，直至所述生成对抗网络收敛，将所述生成对抗网络的生成器作为目标计数网络； 其中，所述判别器包括第一子判别器和第二子判别器； 所述基于所述样本图像、所述样本图像对应的假想密度图和所述样本图像携带的标签密度图，对所述生成对抗网络的判别器进行训练，包括： 基于所述样本图像、所述样本图像对应的假想密度图和所述样本图像携带的标签密度图，构建样本图像-假想密度图对、样本图像-标签密度图对； 基于所述样本图像携带的局部位置信息、所述样本图像、所述样本图像对应的假想密度图和所述样本图像携带的标签密度图，构建局部图像-局部假想密度图对、局部图像-局部标签密度图对； 基于所述样本图像-假想密度图对、所述样本图像-标签密度图对，对所述第一子判别器进行训练； 基于所述局部图像-局部假想密度图对、所述局部图像-局部标签密度图对，对所述第二子判别器进行训练； 将待处理图像输入已训练的基于U-Net构建的目标计数网络，通过所述目标计数网络的编码器编码处理，通过所述目标计数网络的解码器对编码得到的多个图像特征进行解码处理，获得所述待处理图像的密度图；其中，所述目标计数网络作为生成器在生成对抗机制中训练得到； 对所述密度图进行积分求和，获得所述待处理图像中的目标总数； 其中，在训练所述目标计数网络之前，所述方法还包括： 获取多个样本图像和每一样本图像标注的目标位置信息；其中，所述目标位置信息包括目标中心位置和目标半径信息； 针对每一样本图像，通过基于所述目标半径信息而自适应的高斯核函数对所述样本图像内的目标位置信息进行计算，获得所述样本图像的标签密度图； 基于多个携带标签密度图的样本图像构建所述样本数据集。

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