人群检测模型训练方法、装置以及人群计数方法、装置制造方法及图纸

本申请公开了一种人群检测模型训练方法、装置以及人群计数方法、装置，其中，模型训练方法包括：获取样本数据集合；其中，样本图片中人的头部和五官标识有检测框；利用所述样本数据集合，对预先构建的人群检测模型进行训练，得到目标人群检测模型；其中，所述训练包括：检测样本图片中人的头部和所述五官，得到头部候选检测框和五官候选检测框；基于所述头部候选检测框和所述五官候选检测框，利用启发式注意力加权网络，生成相应头部的注意力特征向量；基于所述注意力特征向量，利用分类网络，识别相应头部的真伪；根据识别结果和所述样本图片中标识的检测框，调整所述人群检测模型的参数。采用本发明专利技术，可以提高人群计数准确性。可以提高人群计数准确性。可以提高人群计数准确性。

【技术实现步骤摘要】
人群检测模型训练方法、装置以及人群计数方法、装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，特别是涉及一种人群检测模型训练方法、装置以及人群计数方法、装置。

技术介绍

[0002]人群计数是用于安防的重要计算机视觉技术。在智能安防领域，无人巡检车通过人群计数可以有效判断人群聚集情况，提前作出预警，预防异常行为的出现。
[0003]人头检测是一种常用的人群计数方法，该方法通过对人群中的头部进行识别，来计算人群数量。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种人群检测模型训练方法、装置以及人群计数方法、装置，可以提高人群计数准确性。
[0005]为了达到上述目的，本专利技术实施例提出的技术方案为：
[0006]一种人群检测模型训练方法，所述方法包括：
[0007]获取样本数据集合；其中，样本图片中人的头部和五官标识有检测框；
[0008]利用所述样本数据集合，对预先构建的人群检测模型进行训练，得到目标人群检测模型；其中，所述训练包括：
[0009]检测样本图片本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种人群检测模型训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取样本数据集合；其中，样本图片中人的头部和五官标识有检测框；利用所述样本数据集合，对预先构建的人群检测模型进行训练，得到目标人群检测模型；其中，所述训练包括：检测样本图片中人的头部和所述五官，得到头部候选检测框和五官候选检测框；基于所述头部候选检测框和所述五官候选检测框，利用启发式注意力加权网络，生成相应头部的注意力特征向量；基于所述注意力特征向量，利用分类网络，识别相应头部的真伪；根据识别结果和所述样本图片中标识的检测框，调整所述人群检测模型的参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述检测样本图片中人的头部和所述五官，得到头部候选检测框和五官候选检测框包括：利用预先训练的头部检测模型，检测所述样本图片中的头部，得到头部候选检测框；基于所述头部候选检测框，得到相应头部的子图；利用五官检测模型，检测所述子图中的每个所述五官，得到所述五官候选检测框。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成相应头部的注意力特征向量包括：利用所述启发式注意力加权网络的第一感兴趣区域提取层，基于第一头部候选检测框，提取相应的头部子区域特征矩阵；利用所述启发式注意力加权网络的第一全局池化层，对所述头部子区域特征矩阵，进行全局平均采样，得到相应的头部平均特征向量；利用所述启发式注意力加权网络的第二感兴趣区域提取层，基于所述第一头部候选检测框内的每个所述五官候选检测框，提取相应的五官子区域特征矩阵；利用所述启发式注意力加权网络的第二全局池化层，对每个所述五官子区域特征矩阵，进行平均采样，得到相应五官的平均特征向量；基于所述头部平均特征向量和相应五官的所述平均特征向量，计算相应头部中每个所述五官的注意力权重向量；将所述头部平均特征向量分别与相应的每个所述五官的注意力权重向量进行点乘，并对点乘结果求和，得到所述第一头部候选检测框所对应头部的注意力特征向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述计算相应头部中每个所述五官的注意力权重向量包括：如果所述五官存在所述平均特征向量，则将相应五官的所述平均特征向量与所述头部平均特征向量点乘，得到相应的注意力权重向量；如果所述五官不存在所述平均特征向量，则相应的注意力权重向量为零。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述调整所述人...

【专利技术属性】
技术研发人员：谷爱国，
申请(专利权)人：北京京东振世信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：