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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于视觉转化器的人群密度估计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：CN114519844B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202210133298.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于视觉转化器的人群密度估计方法及系统是由邓欣;冯瑞设计研发完成，并于2022-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视觉转化器的人群密度估计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视觉转化器的人群密度估计方法，具有这样的特征，包括：步骤1，对待测图像进行预处理获得预处理图像，然后搭建编码解码层；步骤2，搭建基于视觉转化器的神经网络模型；步骤3，把训练数据输入基于视觉转化器的神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的基于视觉转化器机制神经网络模型；步骤4，将预处理图像输入训练完成的基于视觉转化器机制神经网络模型，分别得出各个预处理图像中的人群密度结果并进行输出，其中，基于视觉转化器的神经网络模型包括前端以卷积神经网络为基础的局部信息提取模块和后端以视觉转化器为基础的全局信息提取模块。本发明还公开基于视觉转化器的人群密度估计系统，包括预处理部和密度预测部。

本发明授权一种基于视觉转化器的人群密度估计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视觉转化器的人群密度估计方法，其特征在于，采用基于视觉转化器和多级卷积结合神经网络模型从待测图像中检测出人群密度，包括以下步骤：步骤1，对待测图像进行预处理获得预处理图像，然后搭建编码解码层；步骤2，搭建基于视觉转化器的神经网络模型；步骤3，把训练数据输入所述基于视觉转化器的神经网络模型进行模型训练，得到训练完成的基于视觉转化器机制神经网络模型；步骤4，将所述预处理图像输入所述训练完成的基于视觉转化器机制神经网络模型，分别得出各个所述预处理图像中的人群密度结果并进行输出，其中，所述基于视觉转化器的神经网络模型包括前端以卷积神经网络为基础的局部信息提取模块和后端以视觉转化器为基础的全局信息提取模块，步骤1中，所述编码解码层以VGG-16网络和visualtransformer网络为基础，网络CNN部分的前两层使用预训练好的VGG16的前10层作为backbone，后四层每层由一个最大池化和两个膨胀卷积组成，每层的核大小均为3x3，膨胀系数为2，其中第三层的输出通道为512，第四层的输出通道分别为512和256，第五层的输出通道为128和64，为了调整每层的输出特征，3、4、5、6层分别连接了一个卷积层，这四个卷积层输出通道均为128，多级卷积的输出送入到visualtransformer模块中，并将所有结果合并为最终的结果图。

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