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龍圖騰網(wǎng)獲悉深圳龍崗智能視聽研究院;廣東博華超高清創(chuàng)新中心有限公司申請的專利一種基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114220174B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111550970.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法是由黎俊良;張世雄;魏文應(yīng);陶鍵源設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-17向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法在說明書摘要公布了：一種基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法，包括以下步驟：S1.選取基本模型：選取通過特征模板和高斯混合模型完成特征提取任務(wù)的密集人群追蹤框架為基本模型；S2.搭建多注意力模塊，在基本模型的特征提取部分即，特征模板中搭建多注意力模塊，以優(yōu)化特征模板所提取的特征，從而產(chǎn)生高質(zhì)量的注意力特征；S3.采用多注意力模塊改進基本模型。本發(fā)明的基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法可以獲得目標個體的精確位置，提高了檢測目標個體位置的準確率。

本發(fā)明授權(quán)一種基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于多注意力模塊的用于密集人群運動追蹤的方法，其特征在于， 一張包含密集人群場景的視頻幀被輸入至特征提取部分；在特征提取部分中，首先采用預(yù)先設(shè)置好的特征模板對被輸入的視頻幀進行特征提取操作；當視頻幀的特征被提取后，包含視頻幀特征的特征圖被輸入到多注意力模塊中進行進一步的特征提取； 所述多注意力模塊采用兩次注意力機制操作；所述特征模板所提取的特征圖先被輸入至多注意力模塊中的第一次注意力機制操作中，把輸入的該特征圖定義為，在中，選出特定區(qū)域的特征；該作為卷積核與進行一次卷積操作，獲取更多語義信息和密集人群的共同信息；該卷積操作所輸出的結(jié)果被進行歸一化處理，從而生成注意力特征圖，該注意力特征圖與特征圖進行一次特征融合操作，從而把中的細節(jié)特征加入至注意力特征圖中，在第一次注意力機制結(jié)束后，用于特征融合操作的加權(quán)平均運算公式可表示為： 其中表示第一次注意力機制操作輸出的注意力特征圖，表示特征融合操作輸出的特征圖，與表示該加權(quán)平均運算公式中的系數(shù)； 經(jīng)特征融合后得到的特征圖與特征圖在通道維度上進行拼接操作，其中，所述特征圖與所述特征圖各自的通道數(shù)為1，當進行拼接操作后，其拼接后的特征圖通道數(shù)為2，經(jīng)拼接操作后得到的特征圖被輸入至第二次注意力機制操作中，進行進一步的特征提取操作； 在第二次注意力機制操作中，從特征圖中選中特定區(qū)域的特征，的長和寬跟的一樣，而且在中的位置與在中的位置也是一樣的；把與作為卷積核，與跟拼接后得到的特征圖進行卷積操作，其中，跟與跟進行的卷積操作公式如下： 其中，表示從卷積層輸出的特征圖，表示卷積運算； 經(jīng)過歸一化操作后，得到，作為第二次注意力機制操作所產(chǎn)生的注意力特征圖被輸出；為了能有效結(jié)合注意力特征圖的高質(zhì)量特征與視頻幀特征中的細節(jié)信息，對與特征圖再進行一次特征融合，其公式如下： 其中表示經(jīng)特征融合后的特征圖，與表示該運算公式中的系數(shù)； 最后，作為已優(yōu)化的特征圖從多注意力模塊輸出，并傳輸至高斯混合模型進行目標個體的位置識別； 經(jīng)多注意力模塊處理后，包含高質(zhì)量特征的特征圖被輸入至高斯混合模型中，從而獲取包含目標個體位置的高斯分布特征圖，該高斯分布特征圖作為已優(yōu)化的輸出結(jié)果從特征提取部分輸出并傳送至人群運動軌跡預(yù)測部分。

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