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龙图腾网获悉苏州大学申请的专利一种基于点框架的高精度人群计数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：CN116758472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08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：202310656964.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于点框架的高精度人群计数方法是由张莉;马浩远;赵雷;王邦军设计研发完成，并于2023-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于点框架的高精度人群计数方法在说明书摘要公布了：本发明涉及高密度人群计数领域，提出了一种基于点框架的高精度人群计数方法：对高密度人群图像数据进行增强处理，将增强后的图像数据输入高精度人群计数模型中进行预测。所述模型包括FasterNet模型，包含EVC模块、第一CSPlayer模块、第二CSPlayer模块和CBAM模块的特征融合模型以及检测头模型。将增强后的图像数据在FasterNet模型中进行特征提取，得到不同尺寸的特征图，将所述不同尺寸的特征图分别输入到特征融合模型中，对输入的不同尺寸的特征图进行不同层次的特征融合。将融合后的特征输入到检测头模型，由检测头模型输出所预测的图像中待测人群的目标位置，根据所预测的目标位置完成对人群的计数。

本发明授权一种基于点框架的高精度人群计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于点框架的高精度人群计数方法，其特征在于，包括： 步骤1：获取高密度人群图像，对输入的高密度人群图像数据进行增强处理；将增强处理后的图像数据输入训练完成的高精度人群计数模型中进行计数； 所述高精度人群计数模型包括FasterNet模型、特征提取模型、检测头模型；其中特征提取模型包括EVC模块、第一CSPlayer模块、第二CSPlayer模块和CBAM模块； 步骤2：采用具有4层结构的FasterNet模型对增强后的图像数据进行特征的提取；将增强后的图像数据输入所述FasterNet模型中，将FasterNet模型中第4层、第3层、第2层提取到的特征图分别作为输入，进行特征融合； 步骤3：将上述第4层提取到的特征图输入EVC模块进行融合；将融合后的新特征通过二倍上采样后与第3层提取到的特征进行拼接；将拼接后的特征输入第一CSPlayer模块中进行融合；将融合后的新特征通过二倍上采样后与第2层提取到的特征进行拼接；将拼接后的特征输入第二CSPlayer模块进行融合；将融合后的特征图输入至CBAM模块进行融合；CBAM输出的结果即为特征融合后的结果； 步骤4：将特征融合后的数据输入检测头模型，由检测头输出所预测的图像中待测人群的目标位置，根据目标位置得出人群计数的结果。

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