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本发明提供了一种基于特定信息的高效跨模态人群计数方法,属于深度学习和计算机视觉技术领域。解决了低照度环境下人群计数精度不高,误差较大的技术问题。其技术方案为:使用热红外图像作为RGB图像信息的补充,通过探索模态共享信息和特定信息的表达,充分结合两种模态的互补特征和各自的特有特征,有效提高在低照度环境下人群计数的精度。本发明的有益效果为:本发明的方法用于学习和融合两种模态特征的表示,以增强对光照不足问题的鲁棒性,从而提高人群计数的准确率。
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117456449A
(43)申请公布日2024.01.26
(21)申请号202311331334.2G06V10/82(2022.01)
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