摘要
本申请公开了一种基于域增量学习的人群计数定位方法。收集多个应用场景下的人群图片，为每幅人群图片生成围绕每个人头的矩形掩码标签。将人群计数模型的结构改为仅有一个输入头、一个域共享网络、一个输出头，每个域有一个域独占网络；任意输入数据要依次经过输入头、域共享网络、全部的域独占网络、输出头。采用所述多个域的训练数据集对所述人群计数模型进行训练；每个域的训练数据集共同更新域共享网络中的域共享参数；每个域的训练数据集还对相应的域独占网络中的域独占参数进行更新。采用训练好的人群计数模型根据输入的人群图片预测人数和人头位置。本申请在多个域都能实现准确的人数统计与定位。
