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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于圖神經網絡的抽煙識別方法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：CN115880781B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22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：202310028350.8，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于圖神經網絡的抽煙識別方法是由徐建民;毛維杰設計研發完成，并于2023-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于圖神經網絡的抽煙識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于圖神經網絡的抽煙識別方法，構建了一種可以自動識別正在抽煙的人的深度學習框架，通過監控攝像頭獲取人體框圖，通過卷積神經網絡獲取人體動作關鍵點特征以及香煙附屬物特征。通過圖神經網絡對這兩種特征進行建模和解析。對比普通的目標檢測算法，本發明能夠在減少因只檢測到香煙而產生的誤報，和由于遮擋香煙產生的漏報；且相對于屬性分類算法，在新場景下擁有更強的魯棒性和泛化能力。

本發明授權一種基于圖神經網絡的抽煙識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于圖神經網絡的抽煙識別方法，其特征在于，包括如下： S1.建立數據集：對監控圖片標注人體關鍵點和香煙框圖，若畫面中有人正在抽煙，將圖片標注為“抽煙”，為正樣本，若無人抽煙畫面中則標注為“無抽煙”，為負樣本； S2.利用上述數據集在基于圖神經網絡的抽煙識別模型中進行訓練； 所述的抽煙識別模型包含骨架網絡、目標檢測子網絡、關鍵點特征提取網絡、圖卷積神經網絡； 所述骨架網絡選用ResNet50，接受輸入圖片I，第3,4,5個卷積層的特征圖C 3 ,C 4 ,C 5 作為骨架網絡的輸出； 所述目標檢測子網絡選用RetinaNet網絡，包含FPN模塊、檢測框圖子網絡和檢測分類子網絡；FPN模塊接受C 3 ,C 4 ,C 5 為輸入，檢測框圖子網絡和檢測分類子網絡以FPN的輸出為輸入，分別輸出圖片第i個香煙附屬物的框圖B i 和可見值v；若檢測到香煙，置v為1，反之為0； 所述關鍵點特征提取網絡選用KeyPointRCNN，與目標檢測子網絡共用骨架網絡，輸出為N*3的矩陣，包含人體的N個關鍵點的信息以及各個關鍵點的x,y,v；x,y代表坐標，v代表可見與否，若可見，置v為1，反之為0； 將獲取到的香煙附屬物的框圖B i ，計算得到其中心點，與關鍵點特征提取網絡的輸出合并為N+1*3的矩陣A，同時添加一個1維的向量標志物token表明圖中人是否有在抽煙，最后成為N+2*3的矩陣B； 所述圖卷積神經網絡以B為輸入，輸出為標志物token，若為0向量則表明無抽煙，若為1向量則表明有人抽煙。

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浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866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”。