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龙图腾网获悉车智互联(北京)科技有限公司申请的专利一种对对象进行计数的方法及计算设备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：CN115641488B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202211252433.7，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种对对象进行计数的方法及计算设备是由张磊;王磊;陈松;李洋;张丽娜设计研发完成，并于2022-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种对对象进行计数的方法及计算设备在说明书摘要公布了：本公开公开了一种对对象进行计数的方法及计算设备。其中，对对象进行计数的方法包括：将包含对象的待检测图像输入特征提取组件，至少经局部跨阶段网络和下采样层的处理后，输出不同尺寸的特征提取图；将不同尺寸的特征提取图输入特征融合组件，经处理后分别输出对应尺寸的特征融合图；将特征融合图输入预测组件，以至少得到包含所述对象的预测框，并基于预测框，统计出所述对象的数量。

本发明授权一种对对象进行计数的方法及计算设备在权利要求书中公布了：1.一种对对象进行计数的方法，包括： 将包含对象的待检测图像输入特征提取组件，至少经局部跨阶段网络和下采样层的处理后，输出不同尺寸的特征提取图，其中，所述特征提取组件包括耦接的卷积层和相同数量的局部跨阶段网络、下采样层，且各下采样层分别对应耦接在各局部跨阶段网络之前，所述局部跨阶段网络和所述下采样层的数量均为5，所述卷积层包括卷积处理块，所述卷积处理块依次包含卷积、批量归一化和激活函数，所述局部跨阶段网络包括残差卷积处理块，且在各局部跨阶段网络中，所述残差卷积处理块的数量不同，所述下采样层包括卷积处理块； 将所述不同尺寸的特征提取图输入特征融合组件，经处理后分别输出对应尺寸的特征融合图； 将所述特征融合图输入预测组件，以至少得到包含所述对象的预测框，并基于所述预测框，统计出所述对象的数量； 其中，所述将包含对象的待检测图像输入特征提取组件，至少经局部跨阶段网络和下采样层的处理后，输出不同尺寸的特征提取图，包括： 将包含对象的待检测图像输入所述卷积层，经处理后输出初步特征提取图； 对所述初步特征提取图进行下采样，对应得到下采样后的特征图，并经局部跨阶段网络处理后生成第一特征提取图； 对所述第一特征提取图进行下采样，对应得到下采样后的特征图，并经局部跨阶段网络处理后生成第二特征提取图； 对所述第二特征提取图进行下采样，对应得到下采样后的特征图，并经局部跨阶段网络处理后生成第三特征提取图； 对所述第三特征提取图进行下采样，对应得到下采样后的特征图，并经局部跨阶段网络处理后生成第四特征提取图； 对所述第四特征提取图进行下采样，对应得到下采样后的特征图，并经局部跨阶段网络处理后生成第五特征提取图， 其中，所述第一特征提取图、所述第二特征提取图、所述第三特征提取图、所述第四特征提取图和所述第五特征提取图具有不同尺寸； 其中，所述残差卷积处理块包括： 第一分支，适于将输入的特征图输出至融合模块； 第二分支，包括2个卷积处理块和1个注意力模块，其中，所述卷积处理块适于对所述输入的特征图进行卷积处理，所述注意力模块适于通过生成通道权重向量对特征进行增强处理，并将增强后的特征图输出至融合模块；以及 融合模块，适于将增强后的特征图与所述输入的特征图进行融合，得到对应尺寸的特征提取图； 其中，所述将不同尺寸的特征提取图输入特征融合组件，经处理后分别输出对应尺寸的特征融合图，包括： 选取所述第三特征提取图、所述第四特征提取图和所述第五特征提取图作为特征融合组件的输入； 经深度卷积模块对第五特征提取图进行处理，并将处理后的特征图与所述第四特征提取图融合，得到第一子特征图； 经深度卷积模块对第四特征提取图进行处理，并将处理后的特征图与所述第三特征提取图融合，得到第二子特征图； 利用深度卷积模块分别对所述第五特征提取图、所述第一子特征图、所述第二子特征图进行处理，对应得到第一融合特征图、第二融合特征图、第三融合特征图； 经深度卷积模块对第三融合特征图进行处理，并将处理后的特征图与第二融合特征图进行融合，得到第四融合特征图； 经深度卷积模块对第四融合特征图进行处理，并将处理后的特征图与第一融合特征图进行融合，得到第五融合特征图； 利用深度卷积模块和卷积模块分别对所述第三融合特征图、所述第四融合特征图和所述第五融合特征图进行处理，对应输出第一特征融合图、第二特征融合图和第三特征融合图。

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