【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理领域，尤其是一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统及方法。
技术介绍
1、近年来人群计数技术已在多个应用场景中展现其重要性，尤其是在智能视频监控领域。众多研究集中在晴朗天气条件下的人群计数分析，并且取得了显著的成果。然而，在雾天等复杂天气条件下，由于颜色退化和图像对比度降低等因素的影响，这些针对晴朗天气条件开发的方法往往无法达到预期的效果。目前，针对雾天场景下的人群计数研究虽然有所进展，但这些方法主要侧重于通过注意力机制增强模型在雾天场景中的特征提取能力，从而实现端到端的人群数量预测。这些方法大多忽略了根据天气条件对图像进行针对性增强的重要性，这可能导致无法充分恢复原始模糊物体中的潜在信息。此外，其他一些在雾天场景下进行的计算机视觉任务，如雾天目标检测，目标检测任务经常被分解为两个独立的阶段：去雾处理和目标检测。这种方法或者将其看作是域适应问题来处理。这些技术通常依赖于在去雾阶段进行大量的人工标注，或者依赖于设计复杂的域适应策略。这样不仅增加了工作的复杂性，而且在需要更高层次的推理功能的应用场景中，例如在雾天...
【技术保护点】
1.一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，包括用于获取待计数雾天场景图像的获取图像模块，其特征在于：获取图像模块之后设置有依次相连的图像自适应恢复模块、双分支特征引导模块、频域注意融合模块、人群密度图回归模块和用于对人群密度图的像素值进行求和的人群计数模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，其特征在于：系统各模块具体组成结构如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，其特征在于：所述计数系统使用前利用若干张雾天场景图像和真实人群密度图对建立的计数系统进行训练，训练过...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，包括用于获取待计数雾天场景图像的获取图像模块，其特征在于：获取图像模块之后设置有依次相连的图像自适应恢复模块、双分支特征引导模块、频域注意融合模块、人群密度图回归模块和用于对人群密度图的像素值进行求和的人群计数模块。
2.根据权利要求1所述的一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，其特征在于：系统各模块具体组成结构如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，其特征在于：所述计数系统使用前利用若干张雾天场景图像和真实人群密度图对建立的计数系统进行训练，训练过程中使用贝叶斯损失作为真实人群密度图和生成的人群密度图的人群计数损失项，并结合使用雾天鲁棒损失项lhr，形成总损失函数为lwhole＝lc+λlhr，使lwhole损失最小为优化训练目的进行训练；
4.根据权利要求3所述的一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，其特征在于：具体训练方法为建立一种基于图像自适应恢复的雾天场景人群计数系统，所建立系统中双分支特征引导...
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