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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳集智數(shù)字科技有限公司申請的專利基于對象的數(shù)量檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114140744B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111375307.6，技術(shù)領域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)基于對象的數(shù)量檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)是由石雅潔設計研發(fā)完成，并于2021-11-19向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于對象的數(shù)量檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本說明書實施例提供一種基于對象的數(shù)量檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)。所述方法包括：獲取包含多個對象的原始圖片，利用殘差網(wǎng)絡對原始圖片進行特征提取得到組合特征；將組合特征輸入到回歸網(wǎng)絡模型中，利用回歸網(wǎng)絡模型對組合特征進行映射得到特征圖，并將特征圖映射為第一密度圖；檢測特征圖得到檢測框，確定每個檢測框的位置及置信度分值，基于檢測框的位置及置信度分值，對檢測框的中心點執(zhí)行卷積操作，得到第二密度圖；利用注意力函數(shù)計算第一密度圖及第二密度圖對應的權(quán)重，基于權(quán)重將第一密度圖和第二密度圖中的像素進行逐個疊加，得到原始圖片中對象的數(shù)量。本公開提升了對象數(shù)量檢測結(jié)果的準確性，提升了對象檢測算法的應用范圍。

本發(fā)明授權(quán)基于對象的數(shù)量檢測方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于對象的數(shù)量檢測方法，其特征在于，包括： 獲取包含多個對象的原始圖片，利用預設的殘差網(wǎng)絡對所述原始圖片進行特征提取得到組合特征； 將所述組合特征輸入到預設的回歸網(wǎng)絡模型中，利用所述回歸網(wǎng)絡模型對所述組合特征執(zhí)行映射操作得到特征圖，并將所述特征圖映射為第一密度圖； 對所述特征圖執(zhí)行檢測操作得到檢測框，并確定每個所述檢測框?qū)奈恢靡约爸眯哦确种担谒鰴z測框的位置及所述置信度分值，對所述檢測框的中心點執(zhí)行卷積操作，得到第二密度圖； 利用預設的注意力函數(shù)計算所述第一密度圖及所述第二密度圖分別對應的權(quán)重，基于所述權(quán)重將所述第一密度圖和所述第二密度圖中的像素進行逐個疊加，得到所述原始圖片中所述對象的數(shù)量； 其中，所述對所述特征圖執(zhí)行檢測操作得到檢測框，并確定每個所述檢測框?qū)奈恢靡约爸眯哦确种担ǎ?利用預設的特征生成網(wǎng)絡對所述特征圖進行檢測，以便確定所述特征圖中所述檢測框的位置，并為每個所述檢測框進行置信度打分，得到每個所述檢測框?qū)闹眯哦确种担?所述基于所述檢測框的位置及所述置信度分值，對所述檢測框的中心點執(zhí)行卷積操作，得到第二密度圖，包括： 所述特征生成網(wǎng)絡與全連接層連接，所述全連接層包括第一檢測分路、第二檢測分路和第三檢測分路； 其中，所述第一檢測分路用于獲取每個所述檢測框的置信度分值和歸回邊界，并利用高斯卷積層對所述檢測框的中心點進行卷積，以便對所述檢測框的中心點進行集中； 所述第二檢測分路用于檢測所述特征圖中的實際對象框在預定子圖中的數(shù)量，所述子圖為對所述特征圖進行分割得到的若干個子圖，每個所述子圖對應一個ROI值； 所述第三檢測分路用于對所述檢測框之間進行相似性檢測，并檢測所述檢測框與所述實際對象框之間的重合度； 基于所述第二檢測分路以及所述第三檢測分路的檢測結(jié)果對所述第一檢測分路的檢測結(jié)果進行調(diào)整，得到所述第二密度圖。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人深圳集智數(shù)字科技有限公司，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區(qū)南山街道南山社區(qū)南新路1003號103；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。