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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利一种基于神经网络的人群计数方法及装置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：CN116363092B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202310309160.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的人群计数方法及装置是由饶卓群;周倜;张剑设计研发完成，并于2023-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的人群计数方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于神经网络的人群计数方法及装置，方法包括获取多个样本图像；将样本图像输入待训练的原始神经网络模型，得到原始神经网络模型的第一损失函数；将样本图像裁剪为具有重叠区域的第一子图和第二子图，并将一子图和第二子图分别输入原始神经网络模型，得到原始神经网络模型的第二损失函数；根据第一损失函数和第二损失函数对原始神经网络模型进行迭代训练，以使原始神经网络模型的损失最小，得到目标神经网络模型，从而基于目标神经网络模型进行人群计数。本发明设置辅助任务，将样本图像裁剪为具有重叠区域的两个子图，将样本图像和子图输入网络模型内训练，挖掘训练集与计数任务相关的隐含关系，提升网络模型预测的准确性。

本发明授权一种基于神经网络的人群计数方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的人群计数方法，其特征在于，包括： 获取多个样本图像； 将所述样本图像输入至待训练的原始神经网络模型中，得到所述原始神经网络模型的第一损失函数；具体包括：根据所述样本图像的标注信息获取人头位置信息，根据所述人头位置信息得到所述样本图像的真值密度图；采用所述原始神经网络模型对所述样本图像进行分析，得到所述样本图像的预测密度信息；根据所述真值密度图和所述预测密度信息得到所述第一损失函数； 将所述样本图像裁剪为具有重叠区域的第一子图和第二子图，并将所述第一子图和所述第二子图分别输入所述原始神经网络模型中，得到所述原始神经网络模型的第二损失函数；具体包括：将所述样本图像裁剪为具有重叠区域的第一子图和第二子图；采用所述原始神经网络模型分别对所述第一子图和所述第二子图进行分析，得到重叠区域在不同子图中的公共预测密度和人数估计，根据公共预测密度和人数估计得到所述第二损失函数； 根据所述第一损失函数和所述第二损失函数对所述原始神经网络模型进行迭代训练，以使所述原始神经网络模型的损失最小，得到目标神经网络模型，从而基于所述目标神经网络模型进行人群计数；包括：对所述第一损失函数和所述第二损失函数进行求和得到目标损失函数；采用随机梯度下降算法获取所述目标损失函数的最小值，以确定神经网络的最优权重和最优偏置，进而得到目标神经网络模型。

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