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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江碳真科技發(fā)展有限公司申請(qǐng)的專利一種基于人體檢測(cè)的公交客流監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120451915B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510954036.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/52；該發(fā)明授權(quán)一種基于人體檢測(cè)的公交客流監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)是由孫俊;余翔;徐堅(jiān);馬威設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-11向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于人體檢測(cè)的公交客流監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于人體檢測(cè)的公交客流監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)，方法包括：通過車載多目攝像頭與紅外傳感器同步采集乘客的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)、熱分布及輪廓特征，生成乘客時(shí)空特征矩陣；基于乘客時(shí)空特征矩陣，輸出乘客運(yùn)動(dòng)軌跡集合；根據(jù)乘客運(yùn)動(dòng)軌跡集合中乘客的停留時(shí)長(zhǎng)和空間分布密度，生成動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)；基于動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)，計(jì)算異常行為概率，輸出異常事件預(yù)警信號(hào)；融合動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)、異常事件預(yù)警信號(hào)及實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)，通過時(shí)空關(guān)聯(lián)分析生成公交客流監(jiān)測(cè)結(jié)果。利用本發(fā)明實(shí)施例，能夠?qū)崿F(xiàn)高精度、低延遲、智能化的客流狀態(tài)監(jiān)測(cè)與異常預(yù)警。

本發(fā)明授權(quán)一種基于人體檢測(cè)的公交客流監(jiān)測(cè)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于人體檢測(cè)的公交客流監(jiān)測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括： 通過車載多目攝像頭與紅外傳感器同步采集乘客的骨骼關(guān)鍵點(diǎn)、熱分布及輪廓特征，利用多模態(tài)特征融合網(wǎng)絡(luò)提取時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，生成乘客時(shí)空特征矩陣； 基于所述乘客時(shí)空特征矩陣，采用時(shí)空注意力優(yōu)化的人體檢測(cè)模型對(duì)重疊乘客進(jìn)行分離定位，并通過動(dòng)態(tài)軌跡跟蹤算法消除環(huán)境陰影干擾，輸出乘客運(yùn)動(dòng)軌跡集合； 根據(jù)所述乘客運(yùn)動(dòng)軌跡集合中乘客的停留時(shí)長(zhǎng)和空間分布密度，結(jié)合三維姿態(tài)估計(jì)模型與壓力傳感數(shù)據(jù)，構(gòu)建物理空間占用映射模型，生成動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)；其中，基于乘客運(yùn)動(dòng)軌跡集合，統(tǒng)計(jì)各乘客在車廂內(nèi)的停留時(shí)長(zhǎng)與移動(dòng)路徑，采用核密度估計(jì)生成空間分布熱力圖；將空間分布熱力圖輸入三維姿態(tài)估計(jì)模型，解析乘客坐姿、站姿及行李攜帶狀態(tài)，輸出個(gè)體空間占用率預(yù)測(cè)值；融合壓力傳感器采集的實(shí)時(shí)載荷數(shù)據(jù)，對(duì)空間占用率預(yù)測(cè)值進(jìn)行動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)，生成精確的空間占用分布矩陣；利用擁擠度計(jì)算函數(shù)，綜合空間分布熱力圖的熵值特征與空間占用分布矩陣的加權(quán)求和結(jié)果，輸出標(biāo)準(zhǔn)化的動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)； 基于所述動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)，通過多任務(wù)學(xué)習(xí)模型分析乘客肢體動(dòng)作頻率及隨身物品占位特征，計(jì)算異常行為概率，輸出異常事件預(yù)警信號(hào)； 融合所述動(dòng)態(tài)擁擠度指數(shù)、所述異常事件預(yù)警信號(hào)及實(shí)時(shí)客流數(shù)據(jù)，通過時(shí)空關(guān)聯(lián)分析生成公交客流監(jiān)測(cè)結(jié)果。

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