一种基于深度神经网络的人数统计方法及存储介质

专利申请号：CN201810420933.4

公 开 号：CN108830145A

发 明 人：袁誉乐 曹建民 崔小乐 叶青松 

代 理 人：郭燕;胡佳炜

代理机构：44281 深圳鼎合诚知识产权代理有限公司

专利类型：发明申请

申 请 日：20181116

公 开 日：20180504

专利主分类号：G06K9/00(20060101)

关 键 词：关键部位 前景图像 待检测图像 神经网络处理 背景图像 人数统计 神经网络 图像 数量统计结果 背景像素 存储介质 统计结果 信息干扰 训练数据 准确率 构建 算法 遮挡 运算 耗时 检测 统计 

摘      要：一种基于深度神经网络的人数统计方法及存储介质，包括获取待检测图像，根据待检测图像得到背景图像和前景图像，对前景图像进行深度神经网络处理，以统计前景图像中人体关键部位的数量，根据人体关键部位的统计结果比较获得待检测图像中的人数。由于仅对前景图像进行深度神经网络处理来识别图像中的人体关键部位，可避免背景图像的信息干扰作用，省去背景像素点的检测耗时，加快了算法的运算速度。采用标记有人体关键部位的训练数据对构建的深度神经网络进行训练，提高人体关键部位的获取准确性，利于根据多种人体关键部位的数量统计结果比较得到图像中的人数，即使在人体某些部位被遮挡时，也能较好地识别出该人体，从而提高人数统计结果的准确率。