基于自集成注意力机制的门厅人员监控方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202010815608.5
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-08-14
申请人：
杭州科技职业技术学院

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于自集成注意力机制的门厅人员监控方法
申请号	CN202010815608.5	申请日期	2020-08-14
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-09-18	公开/公告号	CN111680674A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;3;4;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	杭州科技职业技术学院	申请人地址	浙江省杭州市富阳区高科路198号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	杭州科技职业技术学院	当前权利人	杭州科技职业技术学院
发明人	蔡吸礼;郑利敏
代理机构	北京恒泰铭睿知识产权代理有限公司	代理人	王洋

摘要

本发明公开了一种基于集成注意力机制的门厅人员监控方法。所述方法，包括：获取多个门厅图像；将所述多个门厅图像输入卷积神经网络的第一部分以获得部分深度特征图；将所述部分深度特征图输入所述卷积神经网络的自集成注意力神经网络以获得部分深度注意力图；将所述部分深度特征图输入所述卷积神经网络的第二部分以获得全局深度特征图；融合所述部分深度注意力图和所述全局深度特征图以获得最终特征图；以及，基于所述最终特征图进行图像语义分割以获得图像语义分割结果，所述图像语义分割结果表示所述门厅的监控结果。这样，基于更高精度的所述门厅图像的语义分割结果，能够更为精确地对门厅的人员聚集程度进行监控。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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