(57)【要約】      （修正有）【課題】高密度群衆の人数予測方法、装置、設備及び記憶媒体を提供する。【解決手段】人数予測方法は、ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換するステップＳ１０１と、該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定するステップＳ１０２を含む。該ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルであり、高密度群衆の人数予測を実現し、高密度群衆の人数予測の正確さを向上させると同時に、管理効率を高める。【選択図】図１
2019192285.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
高密度群衆の人数予測方法であって、
ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換するステップと、
前記第１ヒートマップに従って前記第１画像における人数を確定するステップと、を含み、
前記ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルであることを特徴とする高密度群衆の人数予測方法。
【請求項２】
前記ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換する前に、前記方法は、更に
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するステップを含み、
各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、前記第２画像に対応するヒートマップに前記第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれないことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するステップは、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ前記第２画像を変形処理した後に、前記ヒートマップ変換モデルをトレーニングし、最終ヒートマップ変換モデルを取得することを含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記の第２画像に対する変形処理は、
各第２画像をプリセット比で縮小する処理、
各第２画像をプリセット比で拡大する処理、
各第２画像をプリセット距離で平行移動する処理、及び
各第２画像をプリセット角度で回転する処理の少なくとも１つを含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
高密度群衆の人数予測装置であって、
ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換するための変換モジュールと、
前記第１ヒートマップに従って前記第１画像における人数を確定するための取得モジュールと、を備え、
前記ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルであることを特徴とする高密度群衆の人数予測装置。
【請求項６】
前記装置は、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するためのトレーニングモジュールを更に備え、
各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、前記第２画像に対応するヒートマップに前記第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれないことを特徴とする請求項５に記載の装置。
【請求項７】
前記トレーニングモジュールは具体的に、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ第２画像を変形処理した後に、前記ヒートマップ変換モデルをトレーニングして、最終ヒートマップ変換モデルを取得することに用いられることを特徴とする請求項６に記載の装置。
【請求項８】
前記トレーニングモジュールは更に、
各第２画像をプリセット比で縮小すること、
各第２画像をプリセット比で拡大すること、
各第２画像をプリセット距離で平行移動すること、及び
各第２画像をプリセット角度で回転することに用いられることを特徴とする請求項７に記載の装置。
【請求項９】
電子設備であって、送信機、受信機、プロセッサ、メモリ及びコンピュータプログラムを備え、前記コンピュータプログラムが前記メモリに記憶され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行して請求項１〜４のいずれか一項に記載の高密度群衆の人数予測方法を実現することを特徴とする電子設備。
【請求項１０】
コンピュータ可読記憶媒体であって、前記コンピュータ可読記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは請求項１〜４のいずれか一項に記載の高密度群衆の人数予測方法を実現することに用いられることを特徴とするコンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願の実施例は人工知能技術分野に関し、特に高密度群衆の人数予測方法、装置、設備及び記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
急速な経済の発展と群衆の増加に伴い、オフラインでの小売、空港、地下鉄などの公共の場所での人々の流れが増えていて、製品の販売量、該当する群衆を分析および予測し、地域内の人々の混雑度などの安全状況に対して予め警告をするため、ヒューマントラフィック予測は、様々な地域の管理者にとって必要な基本的な手段の１つになった。
【０００３】
現在、人数を予測するための２つの方法が提供されており、１つは主に人体の頭と肩を検出する検出に基づく方法であり、具体的に、フレーム数を検出することによって人数を取得する。もう1つは人数の直接回帰予測であり、具体的に、全体画像または部分画像を基準として、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）を介して直接に人数或いは密度レベルを取得する。
【０００４】
しかしながら、高密度群衆について、従来の手段を使用する人数の予測には大きな誤差が存在し、管理部門は高密度群衆によって引き起こされる問題を解決するのに間に合うように有効な手段をとることができなく、管理効率が低下する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本願の実施例は上記手段における高密度群衆について、人数予測が正確ではない問題を解決するための、高密度群衆の人数予測方法、装置、設備及び記憶媒体を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の第１態様は高密度群衆の人数予測方法を提供し、
ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換するステップ、及び
前記第１ヒートマップに従って前記第１画像における人数を確定するステップを含み、
前記ヒートマップ変換モデルは、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルである。
【０００７】
選択的に、前記ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換する前に、前記方法は、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するステップを更に含み、
各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、前記第２画像に対応するヒートマップに前記第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれない。
【０００８】
選択的に、前記事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するのは、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ第２画像を変形処理した後に、前記ヒートマップ変換モデルをトレーニングして、最終ヒートマップ変換モデルを取得するのを含む。
【０００９】
選択的に、前記の第２画像に対する変形処理は、
各第２画像をプリセット比で縮小する処理、
各第２画像をプリセット比で拡大する処理、
各第２画像をプリセット距離で平行移動する処理、
各第２画像をプリセット角度で回転する処理の少なくとも１つを含む。
【００１０】
本願の実施例の第２態様は高密度群衆の人数予測装置を提供し、
ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換するための変換モジュール、及び
前記第１ヒートマップに従って前記第１画像における人数を確定するための取得モジュールを備え、
前記ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルである。
【００１１】
選択的に、前記装置は、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するためのトレーニングモジュールを更に備え、
各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、前記第２画像に対応するヒートマップに前記第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれない。
【００１２】
選択的に、前記トレーニングモジュールは具体的に、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ第２画像を変形処理した後に、前記ヒートマップ変換モデルをトレーニングして、最終ヒートマップ変換モデルを取得することに用いられる。
【００１３】
選択的に、前記トレーニングモジュールは更に、
各第２画像をプリセット比で縮小すること、
各第２画像をプリセット比で拡大すること、
各第２画像をプリセット距離で平行移動すること、及び
各第２画像をプリセット角度で回転することに用いられる。
【００１４】
本願の第３態様は電子設備を更に提供し、送信機、受信機、プロセッサ、メモリ、及びコンピュータプログラムを備え、前記コンピュータプログラムは前記メモリに記憶され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行して第１態様のいずれかの実現手段による高密度群衆の人数予測方法を実現する。
【００１５】
本願の第４態様はコンピュータ可読記憶媒体を更に提供し、前記コンピュータ可読記憶媒体にコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムは第１態様のいずれかの実現手段による高密度群衆の人数予測方法を実現することに用いられる。
【００１６】
本願の実施例による高密度群衆の人数予測方法、装置、設備及び記憶媒体は、ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換し、且つ該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定し、該ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルであり、高密度群衆の人数予測を実現し、高密度群衆の人数予測の正確さを向上させ、それとともに、管理効率を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
本願の実施例又は従来の技術における技術的解決手段をより明らかに説明するために、以下、実施例又は従来の技術の記述に使用される必要がある図面を簡単に紹介し、以下で説明する図面はただ本願のある実施例だけであり、当業者にとって、創造的な作業なしに、更にこれらの図面に基づいてその他の図面を取得することができることは明らかである。
【図１】本願の実施例による高密度群衆の人数予測方法の実施例１のフローチャートである。
【図２】本願の実施例によるヒートマップの模式図である。
【図３】本願の実施例による高密度群衆の人数予測方法の実施例２のフローチャートである。
【図４−Ａ】本願の実施例による第２画像及び対応するヒートマップの模式図である。
【図４−Ｂ】本願の実施例による第２画像及び対応するヒートマップの模式図である。
【図５】本願の実施例による高密度群衆の人数予測方法の実施例３のフローチャートである。
【図６】本願の実施例による高密度群衆の人数予測装置の実施例１の構造模式図である。
【図７】本願の実施例による高密度群衆の人数予測装置の実施例２の構造模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本願の実施例の目的、技術的解決手段及び利点をより明らかにさせるために、以下、本願の実施例における図面を組み合わせて、本願の実施例における技術的解決手段を明らかに、かつ完全に説明し、説明した実施例は全部の実施例ではなく、本願の一部の実施例であることは明らかである。本願における実施例に基づいて、当業者は創造的な作業なしに得られたすべてのその他の実施例は、本願が保護する範囲に属する。
【００１９】
現在に提供された高密度群衆に対する人数予測方法として、１つは検出に基づく方法であり、具体的に主に人体の頭と肩を検出し、フレーム数を検出することによって人数を取得する。もう1つは人数の直接回帰予測であり、具体的に、全体画像または部分画像を基準として、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）を通した後に直接に人数或いは密度レベルを取得する。
【００２０】
第１の方法はより近いシーンである場合に予測効果が良いが、人々が小さくなり、特に遮りが厳しく稠密な場合に、性能が大幅に低下する問題があり、第２の方法は、予測結果に大きな誤差があり、且つ効果的なモニタリング情報の欠如のため、モデルを学ぶのが難しい問題がある。このため、現在の人数予測方法による予測結果はいずれも大きな誤差が存在し、人数を正確に予測することができず、管理効率が低下してしまう。
【００２１】
上記の存在している問題について、本願は高密度群衆の人数予測方法を提出し、トレーニングしたヒートマップ変換モデルによってヒートマップを取得し、更に該ヒートマップに従って人数を確定し、高密度群衆の人数予測の正確さを向上させると同時に、管理効率を向上させ、以下、いくつかの具体的な実施例によって該手段を詳細に説明する。
【００２２】
図１は本願の実施例による高密度群衆の人数予測方法の実施例１のフローチャートであり、図１に示すように、該手段の実行主体はコンピュータ、タブレットなどの電子設備であり、該高密度群衆の人数予測方法は具体的に、以下のステップＳ１０１、Ｓ１０２を含む。
【００２３】
Ｓ１０１において、ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換する。
理解すべきなのは、ヒートマップは異なる色のブロックを使ってリアルタイムで群衆分布を説明する図である。図２は本願の実施例によるヒートマップの模式図であり、図２を参照し、ヒートマップは該領域の群衆密度の度合いを示すことができ、図におけるａ領域は密集な群衆を示すことができ、ｂ領域はスパースな群衆を示すことができ、ｃ領域は群衆密度が一般的であるのを示すことができる。
【００２４】
該ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルであってよく、具体的に、該第２画像は群衆を含む任意の１枚の画像であってよく、該事前マークされた第２画像は該第２画像をマックした画像であってよく、例えば、主観的に人々の密度の密集程度を判断し、密集な群衆領域を第１領域とマークし、スパースな群衆領域を有効領域とマークし、なお、該有効領域の人数が既知である。
【００２５】
該手段の具体的な実現において、各事前マークされた第２画像に対して対応するヒートマップを生成し、理解すべきなのは、該事前マークされた第２画像に対応するヒートマップを生成するのは第１領域を含まなくてもよく、更に各事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップをトレーニングし、それにより該ヒートマップによって統計される人数が該第２画像有効領域における人数に無限近似し、それにより該ヒートマップ変換モデルを取得する。
【００２６】
このステップにおいて、ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換し、該第１画像は未確定人数の群衆を含む任意の１枚の画像であってよく、選択的に、該第１画像は該第２画像であってよい。
【００２７】
Ｓ１０２において、該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定する。
【００２８】
このステップにおいて、ヒートマップ変換モデルに従って第１画像を対応する第１ヒートマップに変換し、更に該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定する。
【００２９】
本実施例による高密度群衆の人数予測方法は、ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換し、且つ該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定し、該ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルであり、高密度群衆の人数予測を実現し、高密度群衆の人数予測の正確さを向上させると同時に、管理効率を高める。
【００３０】
図３は本願の実施例による高密度群衆の人数予測の実施例２のフローチャートであり、図３に示すように、上記の実施例１の上で、該高密度群衆の人数予測方法の他の実現手段において、具体的に、以下のステップＳ２０１〜Ｓ２０３を含み、
Ｓ２０１において、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、ヒートマップ変換モデルをトレーニングして取得する。
【００３１】
このステップにおいて、該第２画像は群衆を含む任意の１枚の画像であってよく、選択的に、該第２画像を２つの領域とマークし、１つの実現手段において、１つの密度閾値を予め設定することができ、該予め設定された密度閾値を超える領域を第１領域とマークし、群衆密度が高すぎるため、該第１領域の人数を取得することができなく、該予め設定された密度閾値を超えない領域を有効領域とマークし、且つ該有効領域の人数は既知である。該第２画像は対応するヒートマップを生成し、該ヒートマップは該第１領域に対応するヒートマップ部分を含まず、即ち該第１領域のヒートマップ部分を無視する。
【００３２】
以下、第２画像及びその対応するヒートマップを具体的に説明する。図４を参照して、図４は本願の実施例による第２画像及び対応するヒートマップの模式図であり、
図４−Ａが第２画像であると仮設すると、図４−Ａにおいて、（１）領域はマークされた第１領域であり、（２）領域はマークされた有効領域であり、図４−Ｂは該第２画像に対応するヒートマップであり、該第２画像に対応するヒートマップは異なる色のブロックを使ってリアルタイムで群衆分布を説明する図であってよく、なお、ここの第２画像に対応するヒートマップは各第２画像における第１領域に対応するヒートマップ部分を含まなくてもよく、即ち図４−Ｂのヒートマップは図４−Ａにおける（２）領域に対応するヒートマップである。
【００３３】
該手段の具体的な実現において、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして該ヒートマップ変換モデルを取得し、選択的に、各第２画像の有効領域及び該有効領域に対応するヒートマップに従って、トレーニングして該ヒートマップ変換モデルを取得するのは、具体的に、各第２画像の有効領域の人数は既知であり、各第２画像は対応するヒートマップを生成することができるため、トレーニングによって各画像に対応するヒートマップが統計する人数を対応する第２画像の有効領域の人数に無限近似させ、それにより該ヒートマップ変換モデルを取得する。
【００３４】
なお、該第２画像は任意のシーンで異なるサイズ、位置のシーンをカバーする群衆を含む画像であってよく、これらのシーンは地下鉄、空港、ショッピングモール、教室等であってよい。
【００３５】
Ｓ２０２において、該ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換する。
【００３６】
このステップにおいて、第１画像は未確定人数の任意の１枚の群衆画像であってよく、該第１画像を該ヒートマップ変換モデルの入力として、該第１画像に対応する第１ヒートマップを取得することができる。
【００３７】
Ｓ２０３において、該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定する。
【００３８】
上記の２つのステップＳ２０２及びステップＳ２０３は前記の実施例１におけるステップＳ１０１及びステップＳ１０２の具体的な実現と同様であり、前記の実施例１の手段を参照することができ、ここでは詳細に説明しない。
【００３９】
本実施例による高密度群衆の人数予測方法は、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングしてヒートマップ変換モデルを取得し、更にヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換し、それにより該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定し、各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、該第２画像に対応するヒートマップに該第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれず、高密度群衆の人数予測を実現し、高密度群衆の人数予測の正確さを向上させると同時に、管理効率を高める。
【００４０】
図５は本願の実施例による高密度群衆の人数予測方法の実施例３のフローチャートであり、図５に示すように、上記の実施例１、２の上で、該高密度群衆の人数予測方法の他の実現手段において、具体的に、以下のステップＳ３０１〜Ｓ３０３を含み、
Ｓ３０１において、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ該第２画像を変形処理した後に、該ヒートマップ変換モデルをトレーニングして、最終ヒートマップ変換モデルを取得する。
【００４１】
このステップにおいて、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、第１ヒートマップ変換モデルを取得して、続いて、該第２画像を変形処理して第３画像を取得し、各第３画像を該第１ヒートマップ変換モデルの入力として、該第３画像に対応するヒートマップを取得し、トレーニングによって各第３画像に対応するヒートマップが統計する人数を各第２画像有効領域の人数に無限近似させ、それにより最終ヒートマップ変換モデルを取得する。
【００４２】
理解すべきなのは、各第３画像に対応するヒートマップが統計する人数及び対応する第２画像に対応するヒートマップが統計する人数は同様であってよく、且つ該第３画像は同様に第１領域を含み、該第３画像に対応するヒートマップに該第１領域に対応するヒートマップ部分を含まない。
【００４３】
選択的に、該第２画像を変形処理するのは、
各第２画像をプリセット比で縮小する処理、及び／又は各第２画像をプリセット比で拡大する処理、及び／又は各第２画像をプリセット距離で平行移動する処理、及び／又は各第２画像をプリセット角度で回転する処理を含む。
【００４４】
Ｓ３０２において、該ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換する。
【００４５】
Ｓ３０３において、該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定する。
【００４６】
以上の２つのステップＳ３０２及びステップＳ３０３は前記の実施例１におけるステップＳ１０１、ステップＳ１０２、及び実施例２におけるステップＳ２０２、Ｓ２０３の具体的な実現と同様であり、前記の実施例１、実施例２の手段を参照することができ、ここでは詳細な説明はしない。
【００４７】
本実施例による高密度群衆の人数予測方法は、事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ該第２画像を変形処理した後に、該ヒートマップ変換モデルをトレーニングして、最終ヒートマップ変換モデルを取得し、且つヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換し、それにより該第１ヒートマップに従って該第１画像における人数を確定し、各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、該第２画像に対応するヒートマップに該第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれず、高密度群衆の人数予測を実現し、高密度群衆の人数予測の正確さを向上させる。
【００４８】
図６は本願の実施例による高密度群衆の人数予測装置の実施例１の構造模式図であり、図６に示すように、本実施例による高密度群衆の人数予測装置１０は、
ヒートマップ変換モデルに従って未確定人数の第１画像を対応する第１ヒートマップに変換するための変換モジュール１１、及び
前記第１ヒートマップに従って前記第１画像における人数を確定するための取得モジュール１２を備え、
前記ヒートマップ変換モデルは事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってトレーニングして得られたモデルである。
【００４９】
本実施例による高密度群衆の人数予測装置は、前記のいずれかの方法の実施例による高密度群衆の人数予測方法の技術的解決手段を実現することに用いられ、その実現原理及び技術効果は同様であり、ここでは詳細な説明はしない。
【００５０】
図７は本願の実施例による高密度群衆の人数予測装置の実施例２の構造模式図であり、図７に示すように、上記モジュールの実施例１の上で、選択的に、該高密度群衆の人数予測装置１０は、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従って、トレーニングして前記ヒートマップ変換モデルを取得するためのトレーニングモジュール１３を更に備え、
各第２画像には無視とマークされた第１領域が含まれ、前記第２画像に対応するヒートマップに前記第１領域に対応するヒートマップ部分が含まれない。
【００５１】
選択的に、該トレーニングモジュール１３は、具体的に、
事前マークされた第２画像及び各第２画像に対応するヒートマップに従ってヒートマップ変換モデルを取得し、且つ第２画像を変形処理した後に、前記ヒートマップ変換モデルをトレーニングして、最終ヒートマップ変換モデルを取得することに用いられる。
【００５２】
選択的に、該トレーニングモジュール１３は更に、
各第２画像をプリセット比で縮小すること、
各第２画像をプリセット比で拡大すること、
各第２画像をプリセット距離で平行移動すること、及び
各第２画像をプリセット角度で回転することに用いられる。
【００５３】
本実施例による高密度群衆の人数予測装置は、前記のいずれかの方法の実施例による高密度群衆の人数予測方法の技術的解決手段を実現することに用いられ、その実現原理及び技術効果は同様であり、ここでは詳細に説明しない。
【００５４】
本願は電子設備を更に提供し、送信機、受信機、プロセッサ、メモリ及びコンピュータプログラムを備え、前記コンピュータプログラムが前記メモリに記憶され、前記プロセッサは前記コンピュータプログラムを実行して前記のいずれかの実施例による高密度群衆の人数予測方法を実現する。
【００５５】
本願は記憶媒体を更に提供し、読み取り可能な記憶媒体及びコンピュータ命令を含み、前記コンピュータ命令は前記読み取り可能な記憶媒体に記憶され、前記コンピュータ命令は前記のいずれかの例による高密度群衆の人数予測方法を実現することに用いられることを特徴とする。
【００５６】
上記の制御設備の具体的な実現において、理解すべきなのは、プロセッサは中央処理ユニット（英語、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ、ＣＰＵと略称）であってよく、その他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（英語、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、ＤＳＰと略称）、特定用途向け集積回路（英語、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣと略称）等であってもよい。汎用プロセッサはマイクロプロセッサであってもよいし、又は該プロセッサは任意の従来のプロセッサ等であってもよい。本願の実施例に開示された方法を組み合わせるステップは、直接にハードウェアプロセッサとして実行されてもよく、又はプロセッサにおけるハードウェア及びソフトウェアモジュールの組み合わせによって実行されてもよい。
【００５７】
当業者は、上記の各方法の実施例の全部又は一部のステップの実現はプログラム命令に関連するハードウェアによって完成されることができるのを理解することができる。前のプログラムはコンピュータ可読記憶媒体に記憶されることができる。該プログラムが実行される際に、上記の各方法の実施例を含むステップを実行し、前記の記憶媒体は、読み取り専用メモリ（英語、ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ  ｍｅｍｏｒｙ、略語：ＲＯＭ）、ＲＡＭ、フラッシュメモリ、ハードディスク、ソリッドステートハードディスク、磁気テープ（英語、ｍａｇｎｅｔｉｃ  ｔａｐｅ）、フロッピーディスク（英語、ｆｌｏｐｐｙ  ｄｉｓｋ）、光ディスク（英語、ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｃ）及びその任意の組み合わせであってよい。
【００５８】
最終的に説明すべきなのは、以上の各実施例は制限ではなく、本願の技術的解決手段を説明するためのものだけであり、前記の各実施例を参照して本願を詳しく説明したが、当業者は、依然として前記の各実施例に記載の技術的解決手段を修正し、又はその中の一部又は全部の技術的特徴を等価置換することができ、これらの修正又は置換は、対応する技術的解決手段の本質を本願の各実施例の技術的解決手段の範囲から逸脱させないことを理解すべきである。
【図１】
2019192285.tif 000003
【図２】
2019192285.tif 000004
【図３】
2019192285.tif 000005
【図４−Ａ】
2019192285.tif 000006
【図４−Ｂ】
2019192285.tif 000007
【図５】
2019192285.tif 000008
【図６】
2019192285.tif 000009
【図７】
2019192285.tif 000010