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龙图腾网获悉四川大学申请的专利联合高分辨率CNN和轻量级Transformer的密集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：CN116935316B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310922245.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权联合高分辨率CNN和轻量级Transformer的密集人群计数方法是由周欣;王明涛;陈媛媛设计研发完成，并于2023-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本联合高分辨率CNN和轻量级Transformer的密集人群计数方法在说明书摘要公布了：本发明提供联合高分辨率CNN和轻量级Transformer的密集人群计数方法，包括以下步骤：利用固定高斯核法计算人群图像中人头的尺度大小，生成用于网络训练的监督密度图；构建基于高分辨率特征提取网络HRNet和轻量级Transformer的人群计数网络；对人群数据集进行数据增广，利用训练集对构建的计数网络进行多密度图训练，筛选保存最优模型；利用测试集对得到的最优网络模型进行测试，并通过对网络预测的密度图像素值进行累加求和，得到图片人群最终的计数结果。本发明不仅能够保持人群特征高分辨率输出，而且可以融合多尺度信息，提升了人群计数的鲁棒性；显著提升了模型的收敛速度和泛化性能。

本发明授权联合高分辨率CNN和轻量级Transformer的密集人群计数方法在权利要求书中公布了：1.联合高分辨率CNN和轻量级Transformer的密集人群计数方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：利用固定高斯核法计算人群图像中人头的尺度大小，生成用于网络训练的监督密度图； 步骤S2：构建基于高分辨率特征提取网络HRNet和轻量级Transformer的人群计数网络； 具体过程如下： 步骤S2-1：利用预训练的高分辨率特征提取网络HRNet下的特征提取模块Stage1-4提取输入图像的初级特征，得到四个分辨率不同、通道数不同的初级特征图；利用核大小为1×1的卷积层分别对分辨率最高的三个初级特征图作特征提取，得到三个不同分辨率大小的初级密度图densitymap1、densitymap2和densitymap3，这三个初级密度图的通道数为1，垂直高度和水平宽度分别为原始输入尺度的14、18和116； 步骤S2-2：构建多注意力模块，基于四个不同分辨率的初级特征图，分别执行多种注意力操作，并按通道连接方式融合形成新的注意力特征图； 步骤S2-3：构建并行的多尺度增强模块和ViTEncoder特征提取模块，利用并行连接的ViT编码器和多尺度增强模块对融合后的注意力特征图进行全局上下文建模及多尺度特征增强； 步骤S2-4：构建解码器模块，将特征增强及全局上下文建模后的特征图送入解码器模块进行解码，以将特征图尺寸恢复到原始输入大小，预测得到最终的预测密度图densitymap4； 步骤S3：对人群数据集进行数据增广，利用训练集对步骤S2中构建的计数网络进行多密度图训练，筛选保存最优模型； 步骤S4:利用测试集对步骤S3得到的最优网络模型进行测试，并通过对网络预测的密度图像素值进行累加求和，得到图片人群最终的计数结果。

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