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龙图腾网获悉江苏慧眼数据科技股份有限公司申请的专利基于双路协同的人群密度分析方法及系统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：CN114581839B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202111632022.6，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于双路协同的人群密度分析方法及系统是由吕楠;张丽秋设计研发完成，并于2021-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双路协同的人群密度分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于双路协同的人群密度分析方法，包括：构建分析模型，分析模型包括第一生成模型，第一生成模型输入图像，输出图像的人群密度图；训练分析模型，包括：构建训练集；通过第一生成模型和第一判别模型构建第一生成式对抗网络，将训练集的训练图像输入第一生成式对抗网络；通过第二生成模型和第二判别模型构建第二生成式对抗网络，将训练图像进行随机切分形成多个子训练图像，输入第二生成式对抗网络；通过第一生成式对抗网络和第二生成式对抗网络的损失函数优化第一生成模型；将原始图像输入训练后的分析模型获得原始图像的人群密度图。本发明还提供系统。本发明在分析原始图像时仅仅实用第一生成模型，减少了模型开销和复杂度。

本发明授权基于双路协同的人群密度分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双路协同的人群密度分析方法，其特征在于，包括： 构建分析模型，所述分析模型包括第一生成模型，所述第一生成模型输入图像，输出为所述图像的人群密度图； 训练分析模型； 将原始图像输入训练后的分析模型获得原始图像的人群密度图； 其中，所述训练分析模型的步骤包括： 构建训练集； 通过第一生成模型和第一判别模型构建第一生成式对抗网络，将训练集的训练图像输入第一生成式对抗网络； 通过第二生成模型和第二判别模型构建第二生成式对抗网络，将训练图像进行随机切分形成多个子训练图像，输入第二生成式对抗网络； 通过第一生成式对抗网络和第二生成式对抗网络的损失函数优化第一生成模型； 其中，所述通过第一生成模型和第一判别模型构建第一生成式对抗网络，将训练集的训练图像输入第一生成式对抗网络的步骤包括： 将训练图像输入第一生成模型输入，输出第一人群密度估计图； 获得训练图像的真实人群密度图； 将第一人群密度估计图和真实人群密度图输入第一判别模型，输出第一判别误差； 将第一人群密度估计图和真实人群密度图的L2损失作为第一L2损失误差，通过下式获得第一L2损失误差： 其中，为L2损失；为生成模型，为像素个数，为像素索引，为人群密度估计图第个像素的像素值，为真实人群密度图第个像素的像素值； 其中，所述通过第二生成模型和第二判别模型构建第二生成式对抗网络，将训练图像进行随机切分形成多个子训练图像，输入第二生成式对抗网络的步骤包括： 将训练图像进行随机切分形成多个子训练图像； 将多个子训练图像批次送入第二生成模型，生成多个第二人群密度估计图； 将真实人群密度图按照训练图像的切分，切分成多个子真实人群密度图； 将第二人群密度估计图和对应的子真实人群密度图输入第二判别模型，获得第二判别误差； 将第二人群密度估计图和对应的子真实人群密度图的L2损失作为第二L2损失误差； 将多个第二人群密度估计图积分获得第三人群密度估计图； 获得第三人群密度估计图和第一人群密度估计图的残差，以残差作为第三人群密度估计图和第一人群密度估计图的L2范数，作为一致性约束误差项； 其中，所述通过第一生成式对抗网络和第二生成式对抗网络的损失函数优化第一生成模型的步骤包括： 将第一L2损失误差、第二L2损失误差、第一判别误差、第二判别误差和残差加权组合构建损失约束模型； 通过损失约束模型优化第一生成模型； 其中，所述将原始图像输入训练后的分析模型获得原始图像的人群密度图的步骤包括： 将原始图像输入训练后的第一生成模型获得原始图像的人群密度图。

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