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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于强化学习与残差分类网络进行人群计数的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115761621B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211380112.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于强化学习与残差分类网络进行人群计数的方法是由郭文忠;蒋家淼;柯逍设计研发完成，并于2022-11-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习与残差分类网络进行人群计数的方法在说明书摘要公布了：本发明提出基于强化学习与残差分类网络进行人群计数的方法，包括以下步骤：步骤S1：采用预设的函数将人的数量定义为多个类别，所述类别与人员数量范围具有对应关系；步骤S2：拍摄密集人群场景，将原始图像输入至残差分类卷积神经网络之中，训练网络，直至网络权重稳定，获取该图像所属的特征图和分块分类结果，即类别图；步骤S3：将图像的特征图与类别图输入至强化学习评估网络之中，根据图像特征对类别图做出精确调整，获取更细粒度的类别图；步骤S4：将图像的类别图映射回人数，获取原图像的计数图，计数图进行值累加获取原摄影机所监测场景图像的预测人数；本发明能够更为精准地对人群中人的数量进行分类，根据分类结果得到人群的具体人数。

本发明授权基于强化学习与残差分类网络进行人群计数的方法在权利要求书中公布了：1.基于强化学习与残差分类网络进行人群计数的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤S1：采用预设的函数将人的数量定义为多个类别，所述类别与人员数量范围具有对应关系； 步骤S2：由摄影机实时拍摄各类易发生安全问题的密集人群场景，将原始图像输入至残差分类卷积神经网络之中，以分块分类损失函数训练网络，直至网络权重稳定，获取该图像所属的特征图和分块分类结果，即类别图； 步骤S3：将图像的特征图与类别图输入至强化学习评估网络之中，由评估网络根据图像特征对类别图做出精确调整，获取更细粒度的类别图； 步骤S4：采用预设的函数将图像的类别图映射回人数，获取原图像的计数图，计数图进行值累加获取原摄影机所监测场景图像的预测人数； 所述步骤S2包括以下步骤； 步骤S21：由摄影机实时拍摄密集人群场景，获取人群图像image；将原图像image输入至残差分类卷积神经网络之中； 步骤S22：残差分类卷积神经网络中的主干网络部分提取原图像image的特征图feature_mapimage，残差块部分提取原图像image的残差注意力图residual_mapimage，将残差注意力图与特征图通过特定公式进行融合，得到原图像image最终的特征图final_feature_mapimage；该公式如下： final_feature_mapimage＝ feature_mapimage+residual_mapimage×λλ∈0,1] 公式三； 式中λ属于超参数，可根据实际情况进行调整； 由于原图像image在主干网络部分进行了五次下采样操作，因此特征图final_feature_mapimage中各个特征点feature_pointindex都存储着其所对应的原图像image中的各个32×32大小的补丁image_patchindex的人群信息；随后将特征图输入至分类器之中； 步骤S23：由1×1卷积层形成的分类器对特征图final_feature_mapimage中的每个特征点feature_pointindex进行分类，得到类别图class_mapimage，该图中存储着原图像image中各个32×32大小的补丁image_patchindex的分类结果； 步骤S24:使用分块分类损失函数patch_class_loss训练残差分类卷积神经网络，直至网络权重稳定，获取最佳网络权重；分块分类损失函数如下： 公式四； 式中classtotal代表类别总数，代表第index个类classindex在类别图中出现的次数，image_patchsum代表原图像32×32大小补丁的总数，代表由残差卷积神经网络所获取的第index个类classindex的概率，γ属于超参数，可根据实际情况进行调整； 所述步骤S4包括以下步骤； 步骤S41：根据公式，对得到的类别图final_class_mapimage计算出其中每个类别final_class_mapi，j的上限与下限，i代表该类别图的横坐标，j代表该类别图的纵坐标；公式如下： 公式六； 公式七； 步骤S42：计算出每个类别的上下限后，根据上下限计算出每个类别的具体人数，公式如下： 步骤S43：计算出类别图中每个类别final_class_mapi，j的具体人数count_mapi，j后，即可形成原图像image的计数图count_mapimage，计数图中存储着原图像image中各个32×32大小的补丁image_patchindex的人数结果； 步骤S44：对计数图count_mapimage进行求和，获取原图像image的总人数countimage，求和公式如下：

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