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龍圖騰網獲悉北京工業大學申請的專利一種基于內容感知模塊的人群密度估計方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114120248B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202111402036.9，技術領域涉及：G06V20/54；該發明授權一種基于內容感知模塊的人群密度估計方法及系統是由王素玉;周伯翔;許凱焱設計研發完成，并于2021-11-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于內容感知模塊的人群密度估計方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于內容感知模塊的人群密度估計方法及系統，涉及人群密度估算技術領域，包括：對待預測的圖像數據進行預處理；根據處理后的所述圖像數據提取深層語義信息和多層融合上下文信息；基于內容感知模塊根據所述深層語義信息動態生成內容感知參數；將根據所述內容感知參數對人群密度估計模塊卷積層的權重和偏移量進行初始化；將所述多層融合上下文信息輸入初始化后的所述人群密度估計模塊，得到人群密度圖像。本發明在每次預測人群密度時，獲取該圖片數據的深層語義信息，進而動態生成人群密度估計模塊卷積層的參數，更加靈活地、有針對性的進行人群密度估計，在復雜多變的場景下能夠得到更好的預測結果。

本發明授權一種基于內容感知模塊的人群密度估計方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于內容感知模塊的人群密度估計方法，其特征在于，包括： 對待預測的圖像數據進行預處理； 根據處理后的所述圖像數據提取深層語義信息和多層融合上下文信息，其中，包括：將處理后的所述數據輸入卷積神經網絡模型；所述卷積神經網絡模型包括特征提取模塊、內容感知模塊和人群密度估計模塊；所述特征提取模塊根據處理后的所述圖像數據提取深層語義信息和多層融合上下文信息；進一步的，所述特征提取模塊包括主干網絡和特征融合網絡；所述主干網絡包括一層卷積層和四層殘差層，對處理后的所述圖像數據進行一系列卷積、下采集、上采集，得到了所述深層語義信息；所述特征融合網絡采用特征金字塔網絡，通過特征拼接方式融合所述主干網絡中一層卷積層和四層殘差層的輸出特征，得到所述特征融合上下文信息； 基于內容感知模塊根據所述深層語義信息動態生成內容感知參數，其中，所述內容感知模塊包括三層1×1卷積和四組參數生成模塊，每組所述參數生成模塊包括3×3卷積和平均池化層；所述深層語義信息經過三層1×1卷積和四組參數生成模塊得到四組內容感知參數； 將根據所述內容感知參數對人群密度估計模塊卷積層的權重和偏移量進行初始化； 將所述多層融合上下文信息輸入初始化后的所述人群密度估計模塊，得到人群密度圖像。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人北京工業大學，其通訊地址為：100124 北京市朝陽區平樂園100號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。