CN113361479B 提高行人数量检测准确度的方法、系统、介质及装置 （广州云从博衍智能科技有限公司）

四街1号南沙金茂湾(自编T4栋)1110房计算通道获得行人的“真实人头检测框+匹配人框进行交并比关联，去掉重复的匹配人体检测2S03、通过行人检测模型的人头分支计算通道S05、将真实人体检测框和去重后的匹配人体检测框的总和统计为待识别图片中的行对训练集内的图片进行人头、人体分别进行真值框的标注，并对将原始行人检测模型的人体分支计算通道的输出通道设置为4*A，人头分支计算通道将训练集内的图片以及人体真值框标注输入原始行人检测模型的人体分支进行训练，将训练集内的图片、人头真值框以及与之相关联的人体真值框输入S033、对去重处理后的每组人头检测框进行附属S07、通过行人检测模型的人体分支计算通道获3S10、将真实人头检测框和去重后的匹配人头检测框的总和统计为待识别图片中的行对训练集内的图片进行人头、人体分别进行真值框的标注，并对将原始行人检测模型的人体分支计算通道的输出通道设置为4*A，人头分支计算通道将训练集内的图片以及人体真值框标注输入原始行人检测模型的人体分支进行训练，将训练集内的图片、人头真值框以及与之相关联的人体真值框输入人体分支输出模块：通过行人检测模型的人体分支计算通道获得人头分支输出模块：通过行人检测模型的人头分支计算通道获得行人总数统计输出模块：将真实人体检测框和去重后的匹配人体检测模型训练模块：将训练集内的图片以及人体真值框标注输入原4真实人头检测框和匹配人体检测框输出模块：对去重处理人体分支输出模块：通过行人检测模型的人体分支计算通道获得人头分支输出模块：通过行人检测模型的人头分支计算通道获得行人总数统计输出模块：将真实人头检测框和去重后的匹配人头检测模型训练模块：将训练集内的图片以及人体真值框标注输入原程序代码适于由处理器加载并运行以执行权利要求1-3中任一项的提高行人数量检测准确8.一种控制装置，该控制装置包括处理器和5[0001]本发明涉及图像识别技术领域，具体提供一种提高行人数量检测准确度的方法、[0011]S05、将真实人体检测框和去重后的匹配人体检测框的总和统计为待识别图片中[0014]将原始行人检测模型的人体分支计算通道的输出通道设置为4*A，人头分支计算[0015]将训练集内的图片以及人体真值框标注输入原始行人检测模型的人体分支进行6[0032]S10、将真实人头检测框和去重后的匹配人头检测框的总和统计为待识别图片中[0037]匹配人体检测框去重模块：对真实人体检测框和匹配人体检测框进行交并比关7[0055]匹配人头检测框去重模块：对真实人头检测框和匹配人头检测框进行交并比关以执行上述技术方案中任一项的提高行人数量检8[0064]S05、将真实人体检测框和去重后的匹配人体检测框的总和统计为待识别图片中人进行补齐，通过在每一个真实人头检测框上一一匹配地增加匹配人体检测框作为附属[0074]图6是本发明的提高行人数量检测准确度中所使用的行人检测模型在训练过程中9[0088]将原始行人检测模型的人体分支计算通道的输出通道设置为4*A，人头分支计算[0089]将训练集内的图片以及人体真值框标注输入原始行人检测模型的人体分支进行分支和人头分支需要获取不同数量的检测框，人体分支只需要获取一个真实人体检测框，[0098]对于类似YOLO和RetinaNet这样的anchorbased(目标检测算法的一种)单阶段检[0108]S05、将真实人体检测框和去重后的匹配人体检测框的总和统计为待识别图片中[0110]当经过步骤S04去掉多余的匹配人体检测框之后，剩余的匹配人体检测框其实就已经能够代表图片中所有孤立的人头被检测到的行人，再与真实人体检测框(有无人头均[0119]S10、将真实人头检测框和去重后的匹配人头检测框的总和统计为待识别图片中[0122]上面已经针对本发明的提高行人数量检测准确度的实施例一和实施例二两种方[0135]人体检测框获取模块121：通过行人检测模型的人体分支计算通道获得多组人体[0138]人头检测框获取模块131：通过行人检测模型的人头分支计算通道获得多组人头[0140]真实人头检测框和匹配人体检测框输出模块133：对去重处理后的每组人头检测[0141]提高行人数量检测准确度的系统1具体工作过程与实施例一所提出的方法基本相行上述技术方案中任一项的提高行人数量检测准更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范