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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江新再靈科技股份有限公司申請的專利電梯監(jiān)控夜視模式下乘客異常行為識別方法及裝置獲國家發(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：CN120452068B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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：202510937758.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)電梯監(jiān)控夜視模式下乘客異常行為識別方法及裝置是由雷景生;孫萬發(fā);駱淏威;楊勝英;何倞;王增璞;朱躍飛;張騫;方黎明;張強(qiáng);周洋;李東;周峰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-07-08向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本電梯監(jiān)控夜視模式下乘客異常行為識別方法及裝置在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種電梯監(jiān)控夜視模式下乘客異常行為識別方法及裝置，包括：構(gòu)建乘客異常行為數(shù)據(jù)集；構(gòu)建目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型，通過以下步驟得到：在教師網(wǎng)絡(luò)上引入狀態(tài)空間輔助分支，通過與教師網(wǎng)絡(luò)共享的編碼器和解碼器以獲得融合偽標(biāo)簽；根據(jù)所述融合偽標(biāo)簽獲取類別信息，基于該類別信息分別提取骨干網(wǎng)絡(luò)的不同尺度的類別特征，將不同尺度的類別特征進(jìn)行無監(jiān)督的對比學(xué)習(xí)；在學(xué)生網(wǎng)絡(luò)上，提取預(yù)測的類別原型向量，將源域和目標(biāo)域的類別原型向量通過領(lǐng)域判別器進(jìn)行對抗學(xué)習(xí)；構(gòu)建模型總損失函數(shù)；利用所述乘客異常行為數(shù)據(jù)集對所述進(jìn)行訓(xùn)練；利用訓(xùn)練完成后的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型對待檢測圖像進(jìn)行識別，獲取乘客異常行為的檢測結(jié)果。

本發(fā)明授權(quán)電梯監(jiān)控夜視模式下乘客異常行為識別方法及裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電梯監(jiān)控夜視模式下乘客異常行為識別方法，其特征在于，包括： S1：構(gòu)建乘客異常行為數(shù)據(jù)集； S2：構(gòu)建目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型，通過以下步驟得到： S21：在“教師-學(xué)生”網(wǎng)絡(luò)框架的教師網(wǎng)絡(luò)上引入狀態(tài)空間輔助分支，通過與教師網(wǎng)絡(luò)共享的編碼器和解碼器以獲得融合偽標(biāo)簽，具體包括： S211：在“教師-學(xué)生”網(wǎng)絡(luò)框架的教師網(wǎng)絡(luò)上引入狀態(tài)空間輔助分支，所述狀態(tài)空間輔助分支由狀態(tài)空間模塊以及教師網(wǎng)絡(luò)共享的編碼器、解碼器組成； S212：利用所述狀態(tài)空間模塊接收教師網(wǎng)絡(luò)的骨干網(wǎng)絡(luò)提取的特征，通過狀態(tài)空間模塊的二維選擇性掃描機(jī)制提取并得到全局特征，將所述全局特征送入與教師網(wǎng)絡(luò)共享的編碼器和解碼器中，得到生成的偽標(biāo)簽； S213：對教師網(wǎng)絡(luò)與輔助分支生成的兩組偽標(biāo)簽進(jìn)行融合，最終獲得融合偽標(biāo)簽用于訓(xùn)練學(xué)生模型； S22：根據(jù)所述融合偽標(biāo)簽獲取類別信息，基于該類別信息分別提取骨干網(wǎng)絡(luò)的不同尺度的類別特征，將不同尺度的類別特征進(jìn)行無監(jiān)督的對比學(xué)習(xí)； S23：在“教師-學(xué)生”網(wǎng)絡(luò)框架的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)上，提取預(yù)測的類別原型向量，將源域和目標(biāo)域的類別原型向量通過領(lǐng)域判別器進(jìn)行對抗學(xué)習(xí)； S24：構(gòu)建模型總損失函數(shù)，從而完成目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型的構(gòu)建； S3：利用所述乘客異常行為數(shù)據(jù)集對所述目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練； S4：利用訓(xùn)練完成后的目標(biāo)檢測網(wǎng)絡(luò)模型對待檢測圖像進(jìn)行識別，獲取乘客異常行為的檢測結(jié)果。

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