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龙图腾网获悉中国科学技术大学申请的专利一种基于尺度注意力的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：CN119274125B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411285399.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于尺度注意力的人群计数方法是由廖勇;刘丛亿;邓宏平设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于尺度注意力的人群计数方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人群计数技术领域，公开了一种基于尺度注意力的人群计数方法，包括：对输入的图像进行特征提取；将多尺度级别特征经过尺度注意力模块和特征融合模块，在最高尺度级别分辨率层聚合并继承来自各低分辨率层的信息；在各个分辨率层级上，将融合特征输入至密度图生成模块，以获取不同尺度级别下的预测密度图；设计基于多专家思想的损失函数，对人群计数模型进行训练；将待预测的人群图像经过预处理后，输入至训练好的人群计数模型，在最高尺度级别分辨率层输出预测密度图，实现人群数量的预测。本发明通过探索不同特征层次与不同行人头部尺度之间的内在联系，以充分利用和整合不同特征级别下的尺度感知能力，实现准确的人群计数。

本发明授权一种基于尺度注意力的人群计数方法在权利要求书中公布了：1.一种基于尺度注意力的人群计数方法，其特征在于，所采用的人群计数模型包括特征提取模块、尺度注意力模块、特征融合模块以及密度图生成模块；所述人群计数方法包括以下步骤： 步骤一：将HRNet网络作为特征提取模块，对输入的图像进行特征提取，从而获取多尺度级别的分辨率层下的特征，即多尺度级别特征； 步骤二，将多尺度级别特征经过尺度注意力模块和特征融合模块：从低尺度级别至高尺度级别的各个分辨率层上，将当前尺度级别的第一融合特征输入到尺度注意力模块，将第一融合特征解耦成与当前尺度级别相关性高于设定条件的尺度强相关特征、与当前尺度级别相关性弱于设定条件的尺度弱相关特征；然后将当前尺度级别对应的尺度强相关特征和上一个尺度级别的分辨率层下的特征输入到特征融合模块进行特征融合，得到上一个尺度级别的第二融合特征；将当前尺度级别对应的尺度强相关特征和尺度弱相关特征，以及上一个尺度级别的分辨率层下的特征输入到特征融合模块进行特征融合，得到上一个尺度级别的第一融合特征；最终，在最高尺度级别分辨率层聚合并继承来自各低尺度级别分辨率层的信息，以适应图像中的人头尺度的变化； 步骤三：在各个尺度级别的分辨率上，将第二融合特征输入至密度图生成模块，以获取不同尺度级别下的预测密度图； 步骤四：设计基于多专家思想的损失函数，对人群计数模型进行训练：采用基于图像块的专家选择策略，在各个分辨率层上自适应地选择并学习不同的密度区域；在不同分辨率层的相应区域上，计算预测密度与真值密度二者之间的损失，最后通过对各分辨率层对应的损失进行加权求和，得到人群计数模型最终的损失函数，对人群计数模型进行训练，得到完成训练的人群计数模型； 步骤五：在推理阶段，待预测的人群图像经过预处理后，输入至训练好的人群计数模型；人群计数模型将在最高尺度级别分辨率层输出预测密度图，实现人群数量的预测。

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