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龍圖騰網獲悉蘇州大學申請的專利一種基于點框架的高精度人群計數方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116758472B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-08發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310656964.0，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于點框架的高精度人群計數方法是由張莉;馬浩遠;趙雷;王邦軍設計研發完成，并于2023-06-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于點框架的高精度人群計數方法在說明書摘要公布了：本發明涉及高密度人群計數領域，提出了一種基于點框架的高精度人群計數方法：對高密度人群圖像數據進行增強處理，將增強后的圖像數據輸入高精度人群計數模型中進行預測。所述模型包括FasterNet模型，包含EVC模塊、第一CSPlayer模塊、第二CSPlayer模塊和CBAM模塊的特征融合模型以及檢測頭模型。將增強后的圖像數據在FasterNet模型中進行特征提取，得到不同尺寸的特征圖，將所述不同尺寸的特征圖分別輸入到特征融合模型中，對輸入的不同尺寸的特征圖進行不同層次的特征融合。將融合后的特征輸入到檢測頭模型，由檢測頭模型輸出所預測的圖像中待測人群的目標位置，根據所預測的目標位置完成對人群的計數。

本發明授權一種基于點框架的高精度人群計數方法在權利要求書中公布了：1.一種基于點框架的高精度人群計數方法，其特征在于，包括： 步驟1：獲取高密度人群圖像，對輸入的高密度人群圖像數據進行增強處理；將增強處理后的圖像數據輸入訓練完成的高精度人群計數模型中進行計數； 所述高精度人群計數模型包括FasterNet模型、特征提取模型、檢測頭模型；其中特征提取模型包括EVC模塊、第一CSPlayer模塊、第二CSPlayer模塊和CBAM模塊； 步驟2：采用具有4層結構的FasterNet模型對增強后的圖像數據進行特征的提取；將增強后的圖像數據輸入所述FasterNet模型中，將FasterNet模型中第4層、第3層、第2層提取到的特征圖分別作為輸入，進行特征融合； 步驟3：將上述第4層提取到的特征圖輸入EVC模塊進行融合；將融合后的新特征通過二倍上采樣后與第3層提取到的特征進行拼接；將拼接后的特征輸入第一CSPlayer模塊中進行融合；將融合后的新特征通過二倍上采樣后與第2層提取到的特征進行拼接；將拼接后的特征輸入第二CSPlayer模塊進行融合；將融合后的特征圖輸入至CBAM模塊進行融合；CBAM輸出的結果即為特征融合后的結果； 步驟4：將特征融合后的數據輸入檢測頭模型，由檢測頭輸出所預測的圖像中待測人群的目標位置，根據目標位置得出人群計數的結果。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人蘇州大學，其通訊地址為：215000 江蘇省蘇州市工業園區仁愛路199號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。