用于生成人群密度信息的方法和装置制造方法及图纸

本公开的实施例公开了用于生成人群密度信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取图像特征和深度图像，其中，图像特征和深度图像基于同一张待检测图像而生成；将图像特征和深度图像输入至预先训练的人群密度分布生成网络，得到人群密度热图，其中，人群密度分布生成网络用于表征图像特征和深度图像与人群密度热图之间的对应关系，人群密度热图用于表征图像特征对应的图像中各位置显示有人像的概率。该实施方式实现了根据图像特征和对应的深度信息生成人群密度分布热图，进而可以对人群密度预警提供有效的数据支持。

A Method and Device for Generating Population Density Information

【技术实现步骤摘要】
用于生成人群密度信息的方法和装置
本公开的实施例涉及计算机
，具体涉及用于生成人群密度信息的方法和装置。
技术介绍
随着互联网技术和人工智能技术的不断发展，利用人工智能技术进行自动化分析与计算取得越来越广泛的应用。对于一些需要监控人群密度的区域，例如机场、车站、广场、公园等，可以利用人工智能技术生成人群密度信息。相关的方式通常是基于人的头部图像进行打点标注，再利用标注后的样本图像训练模型，从而利用训练后的模型生成人群密度信息。
技术实现思路
本公开的实施例提出了用于生成人群密度信息的方法和装置。第一方面，本公开的实施例提供了一种用于生成人群密度信息的方法，该方法包括：获取图像特征和深度图像，其中，图像特征和深度图像基于同一张待检测图像而生成；将图像特征和深度图像输入至预先训练的人群密度分布生成网络，得到人群密度热图，其中，人群密度分布生成网络用于表征图像特征和深度图像与人群密度热图之间的对应关系，人群密度热图用于表征图像特征对应的图像中各位置显示有人像的概率。在一些实施例中，上述图像特征通过如下步骤生成：获取基于待检测图像而生成的图像预处理数据；将图像预处理数据输入至预先训练的特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于生成人群密度信息的方法，包括：获取图像特征和深度图像，其中，所述图像特征和所述深度图像基于同一张待检测图像而生成；将所述图像特征和所述深度图像输入至预先训练的人群密度分布生成网络，得到人群密度热图，其中，所述人群密度分布生成网络用于表征图像特征和深度图像与人群密度热图之间的对应关系，所述人群密度热图用于表征图像特征对应的图像中各位置显示有人像的概率。

【技术特征摘要】
1.一种用于生成人群密度信息的方法，包括：获取图像特征和深度图像，其中，所述图像特征和所述深度图像基于同一张待检测图像而生成；将所述图像特征和所述深度图像输入至预先训练的人群密度分布生成网络，得到人群密度热图，其中，所述人群密度分布生成网络用于表征图像特征和深度图像与人群密度热图之间的对应关系，所述人群密度热图用于表征图像特征对应的图像中各位置显示有人像的概率。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述图像特征通过如下步骤生成：获取基于所述待检测图像而生成的图像预处理数据；将所述图像预处理数据输入至预先训练的特征提取网络，得到所述图像特征，其中，所述特征提取网络用于表征图像预处理数据与图像特征之间的对应关系。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述深度图像通过如下步骤生成：将所述图像预处理数据输入至预先训练的深度信息生成网络，得到所述深度图像，其中，所述深度信息生成网络用于表征图像预处理数据与深度图像之间的对应关系。4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述特征提取网络、所述深度信息生成网络和所述人群密度分布生成网络通过如下步骤训练得到：获取训练样本集合，其中，训练样本包括样本图像和与样本图像对应的样本标注信息，样本标注信息用于表征样本图像中显示的人像的数目；从所述训练样本集合中选取训练样本，以及执行以下训练步骤：将基于选取的训练样本生成的样本图像预处理数据分别输入初始特征提取网络和初始深度信息生成网络，得到与输入的样本图像预处理数据对应的图像特征和深度图像；将所得到的图像特征和深度图像输入初始人群密度分布生成网络，得到与输入的深度图像和图像特征对应的人群密度热图；根据所得到的人群密度热图确定输入的样本图像预处理数据对应的样本图像中显示的人像的数目；根据所确定的人像的数目与对应的样本标注信息确定损失值；基于所确定的损失值确定初始特征提取网络、初始深度信息生成网络和初始人群密度分布生成网络是否训练完成；响应于确定初始特征提取网络、初始深度信息生成网络和初始人群密度分布生成网络训练完成，将初始特征提取网络、初始深度信息生成网络和初始人群密度生成网络作为所述特征提取网络、所述深度信息生成网络和所述人群密度分布生成网络。5.根据权利要求4所述的方法，其中，训练得到所述特征提取网络、所述深度信息生成网络和所述人群密度分布生成网络的步骤还包括：响应于确定初始特征提取网络、初始深度信息生成网络和初始人群密度分布生成网络未训练完成，调整初始特征提取网络、初始深度信息生成网络和初始人群密度分布生成网络的网络参数；以及从所述训练样本集合中选取未选取过的训练样本，使用调整后的初始特征提取网络作为初始特征提取网络，使用调整后的初始深度信息生成网络作为初始深度信息生成网络，使用调整后的初始人群密度分布生成网络作为初始人群密度分布生成网络，继续执行所述训练步骤。6.根据权利要求4所述的方法，其中，训练样本通过如下步骤得到：获取样本图像；确定所述样本图像的标注区域，其中，所述标注区域用于指示所述样本图像中，各人像所在的位置；基于核函数对所述标注区域进行模糊处理；根据所述模糊处理后的标注区域确定样本标注信息；将所述样本标注信息和样本图像作为训练样本。7.根据权利要求1-6之一所述的方法，其中，所述方法还包括：根据所述人群密度热图，确定所述待检测图像中显示的目标区域内的总人数。8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：响应于确定所述总人数大于与所述目标区域对应的预设人数阈值，向目标设备发送告警信号。9.一种用于生成人群密度信息的装置，包括：获取单元，被配置成获取图像特征和深度图像，其中，所述图像特征和所述深度图像基于同一张待检测图像而生成；生成单元，被配置成将所述图像特征和所述深度图像输入至预先训...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁宇辰，谭啸，文石磊，丁二锐，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11