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龙图腾网获悉闽南理工学院申请的专利一种基于多尺度的特征提取人群计数方法及系统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：CN120236251B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510729540.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多尺度的特征提取人群计数方法及系统是由于银辉;孙德红;何庆新;邱富杭;方兆帆;刘婉琳设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度的特征提取人群计数方法及系统在说明书摘要公布了：本发明适用于人群计数技术领域，提供了一种基于多尺度的特征提取人群计数方法及系统，基于多尺度的特征提取人群计数方法包括以下步骤：通过VGG‑16主干网络提取输入图像的初级特征；将所述初级特征输入MSGM，所述MSGM包括SAFMN和LSGA；利用SAFMN对输入的初级特征进行多尺度特征融合与调制，并将SAFMN输出的特征输入LSGA，通过高斯位置矩阵建模空间相关性，生成优化后的特征图；基于优化后的特征图预测人群密度分布，并计算人群数量，本发明通过SAFMN模块的跨尺度特征聚合和LSGA模块的高斯注意力机制，有效解决了监控图像中目标尺度差异问题，提升了对多尺度人头目标的特征提取能力。

本发明授权一种基于多尺度的特征提取人群计数方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度的特征提取人群计数方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一：通过VGG-16主干网络提取输入图像的初级特征； 步骤二：将所述初级特征输入多尺度高斯特征提取模块MSGM，所述多尺度高斯特征提取模块MSGM包括空间自适应特征调制网络SAFMN和轻量自高斯注意力模块LSGA； 步骤三：利用空间自适应特征调制网络SAFMN对输入的初级特征进行多尺度特征融合与调制，并将空间自适应特征调制网络SAFMN输出的特征输入轻量自高斯注意力模块LSGA，通过高斯位置矩阵建模空间相关性，生成优化后的特征图； 步骤四：基于优化后的特征图预测人群密度分布，并计算人群数量； 所述空间自适应特征调制网络SAFMN包括特征混合模块FMM，所述特征混合模块FMM包括空间自适应特征调制模块SAFM和跨通道混合CCM； 所述空间自适应特征调制模块SAFM通过以下步骤实现多尺度特征提取： 将输入特征在通道维度分为四组，分别进行不同下采样率的自适应最大池化； 通过1×1卷积聚合多尺度特征，生成注意力图并调制输入特征； 在所述空间自适应特征调制网络SAFMN的输出结果处理中，采用分层融合策略整合跨尺度特征信息，具体步骤如下： 将原始尺度特征图与具有大感受野的高层特征图进行逐元素相加，生成融合特征； 将融合特征依次输入由逐点卷积与全局平均池化构成的级联模块，实现通道维度约简和全局上下文信息提取； 将精炼后的特征与原始特征进行二次融合，通过Sigmoid激活函数计算空间-通道联合注意力权重矩阵； 利用注意力权重矩阵对输入特征进行动态校准，输出优化后的特征表示。

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