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龍圖騰網恭喜中國科學技術大學申請的專利基于目標檢測模型的密集擁擠行人檢測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119649309B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510173605.9，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權基于目標檢測模型的密集擁擠行人檢測方法及系統是由童云林;楊威設計研發完成，并于2025-02-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于目標檢測模型的密集擁擠行人檢測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了基于目標檢測模型的密集擁擠行人檢測方法及系統，涉及圖像檢測技術領域，將待檢測的擁擠人群圖像輸入到擁擠行人檢測模型中；擁擠行人檢測模型包括：骨干網絡用于提取擁擠人群圖像的多尺度特征圖；特征增強細化模塊用于對多尺度特征圖中的低層特征進行細化增強，得到增強后的多尺度特征圖；混合編碼器用于對增強后的多尺度特征圖進行編碼，并輸送到解碼器每一層中；解碼器的各層依次連接，將解碼器的最后一層替換為預測抑制模塊，預測抑制模塊用于篩選出明確預測和非明確預測，并對非明確預測做抑制，以輸出目標行人的預測結果；該密集擁擠行人檢測方法，提高對密集擁擠人群的檢測能力，并且擁有較高的檢測速度。

本發明授權基于目標檢測模型的密集擁擠行人檢測方法及系統在權利要求書中公布了：1.基于目標檢測模型的密集擁擠行人檢測方法，其特征在于，包括：將待檢測的密集擁擠人群圖像輸入到擁擠行人檢測模型中，擁擠行人檢測模型包括依次連接的骨干網絡、特征增強細化模塊、混合編碼器以及解碼器；骨干網絡用于提取密集擁擠人群圖像的多尺度特征圖；特征增強細化模塊用于對多尺度特征圖中的低層特征進行細化增強，得到增強后的多尺度特征圖；混合編碼器用于對增強后的多尺度特征圖進行編碼，并輸送到解碼器每一層中；解碼器的各層之間依次連接，將解碼器的最后一層替換為預測抑制模塊，預測抑制模塊用于篩選出明確預測和非明確預測，并對非明確預測做抑制，以輸出目標行人的預測結果；所述預測抑制模塊包括預測篩選器、關系信息提取器、局部自注意力塊和交叉注意力塊；預測篩選器接收來自解碼器的輸出，并根據預測的置信度篩選出明確預測和非明確預測；關系信息提取器用于提取非明確預測和鄰近明確預測之間的空間特征關系，并作用于非明確預測；局部自注意力塊用于通過對非明確預測周圍鄰近預測的局部注意力關注，以對非明確預測進行自我更新；交叉注意力塊用于從解碼器輸出的特征中學習非明確預測的更新。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學技術大學，其通訊地址為：230026 安徽省合肥市包河區金寨路96號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。