一种复杂场景下的教室人数统计方法

本发明提供了一种复杂场景下的教室人数统计方法及系统，涉及数据处理技术领域；本发明首先对教室监控视频进行抽帧；随后利用预训练的教室场景分类模型判断当前帧为稀疏场景或密集场景；若为稀疏场景，则采用基于YOLO11训练的人头检测模型进行精确检测与计数；若为密集场景，则采用基于改进CSRNet网络的人群密度估计模型进行密度图回归与人数估算。其中，改进的CSRNet网络在VGG‑16前端卷积层后嵌入CBAM注意力模块，以增强对微小、遮挡人头的特征提取能力。本发明通过场景自适应的混合模型策略，有效解决了特大阶梯教室中因人头尺度变化大、遮挡严重导致的计数不准问题，显著提升了人数统计的准确率和鲁棒性。