简介： 本发明公开了一个基于在线掩膜感知的多尺度目标个数统计网络，包括以下步骤：1)将数据集样本分辨率调整为8的倍数，分别构建训练、验证及测试数据集；2)训练过程，对训练数据执行在线增广；3)构建多尺度目标个数统计网络；4)基于训练数据集对在线掩膜感知网络的参数进行训练，5)将保存的模型参数在测试数据集测试，得出测试数据集的目标统计结果。本发明设计了在线掩膜感知模块，自动感知网络中丰富的语义信息，降低网络的学习难度。同时设计了多尺度学习模块，使得网络根据目标尺度的变化学习其重要特征。本发明可实现高密度目标的个数统计及分布预测，可实现行人、车辆、果实等目标的个数统计。