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本发明公开了一种基于深度学习的人流量检测方法，涉及人工智能技术领域。本发明使用的轻量级神经网络模型，与主流的卷积神经网络相比，通过深度可分离卷积将标准卷积核进行分解，减少了计算量，加速了计算，具有优良的性能，在保持传统模型性能的前提下，能降低模型大小同时提升速度；克服了模型过于庞大面临的内存不足的缺点，适用于移动端或嵌入式芯片的部署。本发明实现的视频监控下的人流量检测方法，基于该轻量级网络模型框架，自制实用型数据集，适用于特殊场景，如婴儿车数量多、行人移动速度慢的公园、文化广场；在如传染病疫情期
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112270381 B
(45)授权公告日 2022.06.03
(21)申请号 202011279131.X (56)对比文件
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