CN109241895A - 密集人群计数方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种密集人群计数方法及装置，通过获取包含人像的待检测图像，将待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到待检测图像的人群密度图，根据人群密度图确定待检测图像中的人像数量。上述过程充分提取待检测图像中的特征信息，实现效果良好的人群计数与密度估计，为后续的安全监测、人群管控等应用带来极大的便利。

Description

密集人群计数方法及装置
技术领域
本发明涉及航空监视技术领域，尤其涉及一种密集人群计数方法及装置。
背景技术
随着近年来国家对低空领域使用的不断开放，无人机经常被用来执行辅助灾情巡查、特殊场景监视等任务。而在这些任务中，对于人群信息的统计与分析是其中最为重要的环节之一，在很多场景尤其是人群密集的场景下，统计场景人群数量与其密度分布对于安全监测、突发情况预警以及情报分析等多类任务均有不可估量的作用。
在大多数需要进行人群计数和密度估计的场景下，人群的密集度均较高，也就造成了严重的遮挡、目标尺度不一致的问题。早期的方法一般使用基于检测和回归的方法统计场景中人的总数。但由于密集人群遮挡严重、目标尺寸相差较大，基于检测的方法效果较差；而直接回归场景中人的数目从获取一个目标函数的角度来讲使问题的输入域和输出域相差很大，也就导致了目标函数更难以拟合，也无法达到较好的效果。近年来，基于密度图的方法成为了人群计数的主流，此类方法既可以简化任务的目标函数，也可以在统计人群总数的基础上得到信息更加充足的人群密度分布，为后续的其他应用提供更大的帮助。
生成密度图的方法有很多，近年来效果较好的方法大部分为基于多路卷积的方法，使用多路具有不同大小卷积核的卷积神经网络提取原始图像中的多尺度信息，之后将得到的多组特征图进行融合，得到最终的密度图，在一定程度上解决了人群计数中最为棘手的多尺度问题。但此类方法由于使用多路不同的卷积神经网络，多路分支的参数及其提取的特征均存在大量冗余，同时由于参数量巨大，为了控制参数导致网络较浅，每一路分支网络都无法充分地提取相应的信息，在一定程度上限制了其效果。
发明内容
本发明提供一种密集人群计数方法及装置，避免了现有技术中大量参数冗余的问题，能够充分提取待检测图像中的特征信息，提高了人群计数与密度估计的良好效果。
本发明第一方面提供一种密集人群计数方法，包括：
获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；
将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图；
根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。
在一种可能的实现方式中，所述卷积神经网络模型包括依次连接的卷积模块、残差融合模块、池化模块以及子像素模块。
在一种可能的实现方式中，所述将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图，包括：
将所述待检测图像输入到所述卷积模块，对所述待检测图像进行预处理，得到第一特征图像；
将所述第一特征图像输入到所述残差融合模块，对所述第一特征图像进行第一次多尺度特征提取与融合，得到第二特征图像；
将所述第二特征图像输入到所述池化模块，对所述第二特征图像进行第二次多尺度特征提取与融合，得到第三特征图像；
将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图。
在一种可能的实现方式中，所述将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图，包括：
将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到第四特征图像；
对所述第四特征图像进行卷积，并采用双线性差值法得到人群密度图。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量，包括：
对所述人群密度图进行积分求和得到所述待检测图像中的人像数量。
在一种可能的实现方式中，所述残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层，所述嵌套空洞卷积层包括空洞系数分别为1、2、4的空洞卷积核。
在一种可能的实现方式中，所述池化模块包括四个平均池化层。
本发明第二方面提供一种密集人群计数装置，包括：
获取模块，用于获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；
处理模块，用于将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图；
确定模块，用于根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。
本发明第三方面提供一种密集人群计数装置，包括：
存储器；
处理器；以及
计算机程序；
其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如本发明第一方面任一项所述的方法。
本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现本发明第一方面任一项所述的方法。
本发明实施例提供的密集人群计数方法及装置，通过获取包含人像的待检测图像，将待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到待检测图像的人群密度图，根据人群密度图确定待检测图像中的人像数量。上述过程充分提取待检测图像中的特征信息，实现效果良好的人群计数与密度估计，为后续的安全监测、人群管控等应用带来极大的便利。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的密集人群计数方法的流程示意图；
图2为本发明一实施例提供的卷积神经网络模型的结构示意图；
图3为本发明另一实施例提供的密集人群计数方法的流程示意图；
图4为本发明一实施例提供的残差融合模块的结构示意图；
图5为本发明一实施例提供的嵌套空洞卷积层的结构示意图；
图6为本发明一实施例提供的池化模块的结构示意图；
图7为本发明实施例提供的空洞参数分别为1、2、4的卷积核的结构示意图；
图8为本发明一实施例提供的子像素模块的示意图；
图9为本发明一实施例提供的密集人群计数装置的结构示意图；
图10为本发明一实施例提供的密集人群计数装置的硬件结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。
应当理解，本文中使用的术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
本发明的说明书中通篇提到的“一实施例”或“另一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本申请的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一实施例中”或“本实施例中”未必一定指相同的实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明提供一种密集人群计数方法及装置，基于单通道网络的多尺度信息融合的方法实现密集人群计数，即在单通道网络中实现多尺度信息的提取和融合，避免了大量参数的冗余，且能够充分地提取相关信息，实现效果良好的空集人群计数与密度估计。
为了使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
图1为本发明一实施例提供的密集人群计数方法的流程示意图，该方法可以由任意执行密集人群计数方法的装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件实现。
如图1所示，本实施例提供的密集人群计数方法包括以下步骤：
S101、获取待检测图像，待检测图像中包括人像；
在本实施例中，图像采集装置采集不同测试场景中的待检测图像，将待检测图像发送给密集人群计数装置。其中，图像采集装置为飞行器上的航拍装置，飞行器包括但不限于无人机、飞机、直升机。测试场景包括人群密集的测试场景，也包括人群稀疏的测试场景，只要测试场景图中存在人像即可，对此本实施例不作具体限定。
举例来说，通过无人机航拍天安门广场上空的待检测图像，该待检测图像中包括一定数量的人像，人像在图像中的大小不同，且存在相互叠加的情况。
S102、将待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到待检测图像的人群密度图；
在本实施例中，密集人群计数装置中设置有卷积神经网络模型，该卷积神经网络模型用于对输入的待检测图像进行一系列图像处理后得到待检测图像的人群密度图。
图2为本发明一实施例提供的卷积神经网络模型的结构示意图，如图2所示，本实施例的卷积神经网络模型包括：
依次连接的卷积模块、残差融合模块、池化模块以及子像素模块。
其中，卷积模块，用于对待检测图像进行预处理，初步降低待检测图像的空间分辨率。
残差模块，用于对预处理之后的待检测图像进行多尺度特征提取和融合，实现提取待检测图像中不同感受野的特征信息，并将其结合到一起，得到融合有多尺度信息的特征图。
池化模块，用于对残差模块输出的特征图作进一步特征提取和融合，得到与输入的待检测图像尺寸相同的特征图。
子像素模块，用于对池化模块输出的特征图进行解码，得到人群密度图信息，部分恢复特征图的空间分辨率。
密集人群计数装置根据子像素模块输出的人群密度图信息，确定出待检测图像的人群密度图。
S103、根据人群密度图确定待检测图像中的人像数量。
在本实施例中，密集人群计数装置根据上述步骤中确定的人群密度图，对人群密度图进行积分求和，得到待检测图像中的人像数量。
本发明实施例提供的密集人群计数方法，通过获取包含人像的待检测图像，将待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到待检测图像的人群密度图，根据人群密度图确定待检测图像中的人像数量。通过上述方法，充分提取待检测图像中的特征信息，实现效果良好的人群计数与密度估计，为后续的安全监测、人群管控等应用带来极大的便利。
在上述实施例的基础上，本实施例提供的密集人群计数方法对如何获取待检测图像的人群密度图作出详细说明，下面结合附图对本实施例提供的密集人群计数方法进行说明。
图3为本发明另一实施例提供的密集人群计数方法的流程示意图，图4为本发明一实施例提供的残差融合模块的结构示意图，图5为本发明一实施例提供的嵌套空洞卷积层的结构示意图，图6为本发明一实施例提供的池化模块的结构示意图。
如图3所示，本实施例提供的密集人群计数方法包括以下步骤：
S301、获取待检测图像，待检测图像中包括人像；
本实施例的S301与上述实施例的S101的实现原理和技术效果相同，具体可参见上述实施例，此处不再赘述。
S302、将待检测图像输入到卷积模块，对待检测图像进行预处理，得到第一特征图像；
在本实施例中，密集人群计数装置将待检测图像输入到卷积模块中，该卷积模块采用卷积核大小为7×7，步长为2的卷积层，对待检测图像进行初步的特征提取，初步降低待检测图像的空间分辨率。
举例来说，若输入的待检测图像的空间分辨率为512×512×3，经卷积模块初步处理后的第一特征图像的空间分辨率为256×256×64。即RGB三通道的输入图像，经初步处理后特征图像的通道数变为64，相当于64张256×256的特征图像，每张特征图像中包含不同的特征信息。
S303、将第一特征图像输入到残差融合模块，对第一特征图像进行第一次多尺度特征提取与融合，得到第二特征图像；
在人群计数问题中，由于待检测图像中每一个人像的尺寸并不统一，近距离的人像较大，远距离的人像十分微小，造成对待检测图像中人群数目的统计困难，因此对待检测图像中目标人像的多尺度信息提取至关重要。
在本实施例中，残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层，所述嵌套空洞卷积层包括空洞系数分别为1、2、4的空洞卷积核。残差融合模块的具体结构参见图4，嵌套空洞卷积层的具体结构参见图5。
如图4所示，本实施例提供的残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层。具体来说，前两个嵌套空洞卷积层之后添加第一次残差连接，即将1×1卷积后的特征图与经过前两个嵌套空洞卷积层的特征图进行第一次求和操作；随后通过后两个嵌套空洞卷积层，并添加第二次残差连接，即将1×1卷积后的特征图与经过后两个嵌套空洞卷积层的特征图进行第二次求和操作，得到最终的第二特征图像。上述过程为经过一个残差融合模块的处理过程。
本实施例的残差融合模块具体包括：一个第一残差融合模块以及三个第二残差融合模块。第一特征图像通过第一残差融合模块后，依次经过三个第二残差融合模块。上述连接结构促进梯度反向传播，并减小信息传递过程中的丢失。
其中，第一残差融合模块中的所有卷积层不会对特征图的尺寸产生影响，也就是说图像尺寸不变；
第二残差融合模块中的前两个嵌套空洞卷积层和第一次残差连接中的1×1卷积层会对图像进行下采样和增加通道数的处理，剩余的卷积层不会对特征图的尺寸产生影响。例如，第二残差融合模块的输入特征图的尺寸为256×256×64，经过前两个嵌套空洞卷积层和第一次残差连接后的特征图的尺寸为128×128×128，再经过后两个嵌套空洞卷积层和第二次残差连接后的特征图的尺寸仍为128×128×128。
综合上述第一残差融合模块以及第二残差融合模块，假设输入到残差融合模块的第一特征图像的尺寸为256×256×64，经过第一残差融合模块后的特征图尺寸保持不变，依次经过后三个第二残差融合模块的特征图尺寸分别为128×128×128，64×64×256，32×32×512。
在上述特征图处理过程中，为了进一步缩小特征图尺寸并提取更大范围的特征，后三个第二残差融合模块的前两个嵌套空洞卷积层对图像进行下采样，同时增加其通道数，避免了特征信息的大量流失；同时为了保证残差连接的可行性，后三个第二残差融合模块的第一次残差连接中的1×1卷积层对图像进行相同的下采样和增加通道数的处理，保证了特征图尺寸的一致性。
如图5所示，本实施例的嵌套空洞卷积层具体包括空洞系数分别为1、2、4的卷积核，其中每个空洞卷积核的大小为3×3，且三个空洞卷积核并联设置，随后通过拼接、批量归一化层以及ReLU非线性激活层，输出处理后的特征图。
空洞卷积是在保证参数量不变的情况下，将普通卷积的卷积核进行扩张得到的，即在卷积核中心、四角与四边中心处保持原值，其余部分均为0。空洞卷积通过调整其参数，在参数量不变的同时可随意增大卷积的感受野，从而得以提取不同大小的区域的特征。示例性的，图7为本发明实施例提供的空洞参数分别为1、2、4的卷积核的结构示意图，图中黑点区域代表卷积核中有参数的部分，其他区域代表卷积核中的“空洞”。
本实施例通过三种不同的卷积核可在同一卷积层中提取三种不同大小感受野的信息，即三种不同尺度的特征，其参数和计算量与普通的卷积层相同。
S304、将第二特征图像输入到池化模块，对第二特征图像进行第二次多尺度特征提取与融合，得到第三特征图像；
如图6所示，本实施例中的池化模块包括四个平均池化层，其中每个平均池化层采用不同尺寸的池化核，且四个平均池化层并联设置，随后经过拼接、1×1卷积，输出处理后的第三特征图像。
本实施例的池化模块通过设置核的大小对相应尺寸感受野的信息进行提取和抽象。普通的池化模块中池化核的尺寸是固定的，只能池化固定尺寸的感受野的信息，这在目标尺寸变化很大的情况下对模型的性能帮助很小。
本实施例采用多尺度的池化模块，分别使用四种不同尺寸的池化层对特征图进行池化，以提取并抽象多种尺寸的感受野的信息，再将四种池化层的结果通过拼接结合到一起，使用卷积核尺寸为1的卷积层对其进行融合与降维。即实现了进一步的多尺度特征提取与融合。
举例来说，池化核的尺寸分别为原特征图的1/2，1/4，1/8，1/16，以尺寸为32×32×512的特征图为例，其池化核的尺寸应分别为16×16，8×8，4×4，2×2。
S305、将第三特征图像输入到子像素模块，对第三特征图像进行解码，得到人群密度图；
具体的，将第三特征图像输入到子像素模块，对第三特征图像进行解码，得到第四特征图像；对第四特征图像进行卷积，并采用双线性差值法得到人群密度图。
可采用1×1卷积层整合第四特征图像，采用双线性差值法完全恢复其空间分辨率，得到与原图相同大小的单通道人群密度图。
本实施例的子像素模块通过将通道维度的信息转换到空间维度上，用某一像素点多通道的拼接代替原像素点，实现了在不引入任何参数的情况下对特征图进行解码，增大了空间维度尺寸，减小了通道维度尺寸。经过子像素模块，高维特征图内的信息被基本解码为生成密度图所需的信息，特征图分辨率扩大了4倍。
举例来说，图8为本发明一实施例提供的子像素模块的示意图，如图8所示，第三特征图像中的某一像素点4个通道的值分别为p1,1,1，p1,1,2，p1,1,3，p1,1,4，子像素模块将该像素点后3个通道的值p1,1,2，p1,1,3，p1,1,4填入到第一通道特征图的第一像素点p1,1,1与其他像素点之间，生成一个2×2的特征图。将第三特征图像中的每个像素点均进行上述操作后，得到扩张后的特征图，其空间分辨率变为原来的2倍，且通道数变为原来的1/4。
S306、根据人群密度图确定待检测图像中的人像数量。
本实施例的S306与上述实施例的S103的实现原理和技术效果相同，具体可参见上述实施例，此处不再赘述。
生成人群密度图的方法有很多，近年来效果较好的方法大部分为基于多路卷积的方法，使用多路具有不同大小卷积核的卷积神经网络提取原始图像中的多尺度信息，之后将得到的多组特征图进行融合，得到最终的密度图，在一定程度上解决了人群计数中最为棘手的多尺度问题。但此类方法由于使用多路不同的卷积神经网络，多路分支的参数及其提取的特征均存在大量冗余，同时由于参数量巨大，为了控制参数导致卷积神经网络较浅，每一路分支的卷积神经网络都无法充分地提取相应的特征信息，在一定程度上限制了其效果。
本发明实施例提供的密集人群计数方法，通过获取包含人像的待检测图像，带检测图像依次经过卷积神经网路模型中的卷积模块、四个残差融合模块、池化模块以及子像素模块，再经过1×1卷积，并采用双线性差值法得到最终的人群密度图，根据人群密度图确定待检测图像中的人像数量。通过上述方法，充分提取待检测图像中的特征信息，实现效果良好的人群计数与密度估计，为后续的安全监测、人群管控等应用带来极大的便利。
图9为本发明一实施例提供的密集人群计数装置的结构示意图，如图9所示，本实施例提供的密集人群计数装置90，包括：
获取模块91，用于获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；
处理模块92，用于将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图；
确定模块93，用于根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。
在一种可能的实现方式中，所述卷积神经网络模型包括依次连接的卷积模块、残差融合模块、池化模块以及子像素模块。
在一种可能的实现方式中，所述处理模块92，具体用于：
将所述待检测图像输入到所述卷积模块，对所述待检测图像进行预处理，得到第一特征图像；
将所述第一特征图像输入到所述残差融合模块，对所述第一特征图像进行第一次多尺度特征提取与融合，得到第二特征图像；
将所述第二特征图像输入到所述池化模块，对所述第二特征图像进行第二次多尺度特征提取与融合，得到第三特征图像；
将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图。
在一种可能的实现方式中，所述将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图，包括：
将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到第四特征图像；
对所述第四特征图像进行卷积，并采用双线性差值法得到人群密度图。
在一种可能的实现方式中，所述根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量，包括：
对所述人群密度图进行积分求和得到所述待检测图像中的人像数量。
在一种可能的实现方式中，所述残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层，所述嵌套空洞卷积层包括空洞系数分别为1、2、4的空洞卷积核。
在一种可能的实现方式中，所述池化模块包括四个平均池化层。
本实施例提供的密集人群计数装置，可以执行上述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，本实施例此处不再赘述。
图10为本发明一实施例提供的密集人群计数装置的硬件结构示意图，如图10所示，本实施例提供的密集人群计数装置包括：
存储器1011；
处理器1012；以及
计算机程序；
其中，计算机程序存储在存储器1011中，并被配置为由处理器1012执行以实现如前述任一项方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
可选的，存储器1011既可以是独立的，也可以跟处理器1012集成在一起。
当存储器1011是独立于处理器1012之外的器件时，密集人群计数装置还包括：
总线1013，用于连接存储器1011和处理器1012。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器1012执行以实现如上方法实施例中密集人群计数装置所执行的各个步骤。
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(英文：Central Processing Unit，简称：CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(英文：Digital Signal Processor，简称：DSP)、专用集成电路(英文：Application Specific Integrated Circuit，简称：ASIC)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合发明所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。
存储器可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储NVM，例如至少一个磁盘存储器，还可以为U盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，ISA)总线、外部设备互连(Peripheral Component，PCI)总线或扩展工业标准体系结构(ExtendedIndustry Standard Architecture，EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本申请附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(Application Specific Integrated Circuits，简称：ASIC)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于电子设备或主控设备中。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (10)

1.一种密集人群计数方法，其特征在于，包括：
获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；
将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图；
根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述卷积神经网络模型包括依次连接的卷积模块、残差融合模块、池化模块以及子像素模块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图，包括：
将所述待检测图像输入到所述卷积模块，对所述待检测图像进行预处理，得到第一特征图像；
将所述第一特征图像输入到所述残差融合模块，对所述第一特征图像进行第一次多尺度特征提取与融合，得到第二特征图像；
将所述第二特征图像输入到所述池化模块，对所述第二特征图像进行第二次多尺度特征提取与融合，得到第三特征图像；
将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到人群密度图，包括：
将所述第三特征图像输入到所述子像素模块，对所述第三特征图像进行解码，得到第四特征图像；
对所述第四特征图像进行卷积，并采用双线性差值法得到人群密度图。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量，包括：
对所述人群密度图进行积分求和得到所述待检测图像中的人像数量。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述残差融合模块包括四个嵌套空洞卷积层，所述嵌套空洞卷积层包括空洞系数分别为1、2、4的空洞卷积核。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述池化模块包括四个平均池化层。
8.一种密集人群计数装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取待检测图像，所述待检测图像中包括人像；
处理模块，用于将所述待检测图像输入到卷积神经网络模型中，得到所述待检测图像的人群密度图；
确定模块，用于根据所述人群密度图确定所述待检测图像中的人像数量。
9.一种密集人群计数装置，其特征在于，包括：
存储器；
处理器；以及
计算机程序；
其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的方法。
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