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龍圖騰網獲悉蘇州超行星創業投資有限公司申請的專利一種基于多種信息特征融合的隊列計數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：CN114882429B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202210424749.3，技術領域涉及：G06V20/52；該發明授權一種基于多種信息特征融合的隊列計數方法及系統是由陸濤;曹頌;鐘星設計研發完成，并于2022-04-22向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多種信息特征融合的隊列計數方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開一種基于多種信息特征融合的隊列計數方法及系統，所述方法包括如下步驟：執行單目視覺的目標檢測和跟蹤；利用跟蹤到的每個人頭在各幀圖像中的位置信息作為抽取目標，獲取所述抽取目標的高層次特征，所述高層次特征包括抽取目標的軌跡特征、位置特征、時間特征、速度特征；執行計算抽取目標的鄰接矩陣E，包括：計算軌跡相似度矩陣Ec，位置相似度矩陣El，時間相似度矩陣Et，和速度相似度矩陣Es；執行計算N幀圖像的實際排隊的組數集合。本發明從整體上解決了現有技術中沒有對客流，排隊隊列中的同組目標做聚類和區分，缺乏使用更復雜，更準確的計算機視覺算法和系統能夠幫助互聯網平臺提升運營效率，動態了解客戶信息的技術需求。

本發明授權一種基于多種信息特征融合的隊列計數方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多種信息特征融合的隊列計數方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟SS1：單目視覺的目標檢測和跟蹤，包括：獲取連續N幀圖像，對每幀圖像使用卷積神經網絡檢測畫面中的人頭肩位置，利用DeepSort跟蹤算法對多目標進行跟蹤，獲得每個人頭在各幀圖像中的位置信息作為抽取目標，生成目標序列T； 步驟SS2：對目標序列T中的每個序列進行行為分析，獲取所述抽取目標的高層次特征，所述高層次特征包括抽取目標的軌跡特征、位置特征、時間特征、速度特征； 步驟SS3：計算抽取目標的鄰接矩陣E，包括：計算軌跡相似度矩陣，位置相似度矩陣，時間相似度矩陣，和速度相似度矩陣，E計算方式如下， ； 其中，是一個歸一化的對稱矩陣，表征各個抽取目標之間的關聯度，也就是屬于同組目標的概率，越大，表示目標i和目標j屬于同組目標的概率越高，n表示檢測到的目標數目，表示軌跡相似度矩陣的權重；表示位置相似度矩陣的權重；表示時間相似度矩陣的權重；表示速度相似度矩陣的權重； 步驟SS4：計算N幀圖像的實際排隊的組數集合，包括：對抽取目標的鄰接矩陣E計算其Laplacian矩陣L，使用圖割算法獲得最優聚類分解，最終輸出實際排隊的組數集合；所述步驟SS4具體包括： 步驟SS41：將鄰接矩陣E作為標準目標之間聯系的關系矩陣，求得其度信息矩陣D，見公式3；度信息矩陣D聯合鄰接矩陣E求得Laplacian矩陣L，見公式4，Laplacian矩陣L是一個對稱矩陣； ； 步驟SS42：對Laplacian矩陣L進行SVD分解，得到特征值和特征向量v；計算特征向量，將轉化后的特征向量z中小于0的分向量對應的樣本i歸為一類，對大于0的分向量對應的樣本重新計算樣本之間的能量矩陣和Laplacian矩陣以及特征向量，并對特征向量中分量小于0的對應的樣本劃分為新的一類，由此按照遞歸的方式，直到特征向量中不再存在大于0的分量或者特征向量的維度為1時候，遞歸結束，每次劃分出來的目標組成新的目標族群Cc 1 ,c 2 ,...,c k ，最終得到整個隊列的族群數目k。

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