买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉成都七十二变科技有限公司申请的专利一种基于旋转目标检测和行人统计的流动商贩监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116311030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310058276.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于旋转目标检测和行人统计的流动商贩监测方法是由周怀东;唐凯;李仕东;刘强设计研发完成，并于2023-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于旋转目标检测和行人统计的流动商贩监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于旋转目标检测和行人统计的流动商贩监测方法，属于商贩管理技术领域，包括通过摄像头采集视频信息，并输入到目标检测模型中；通过目标检测模型的特征提取网络提取图像中关于流动商贩和行人的特征信息，并输入到特征融合网络中进行特征融合以及预测网络进行类别判定；根据流动商贩和行人的特征信息，在图像中画出对应的目标框，并在流动商贩的目标框向外扩展设有行人监测区域，根据流动商贩的目标框的中心点坐标记录流动商贩在图像中的运动轨迹；根据预测的行人的特征信息，记录各个行人对应的运动轨迹信息；根据流动商贩和行人的运动轨迹判断流动商贩是否存在违章经营的情况，并将统计信息发送给后端监测系统。

本发明授权一种基于旋转目标检测和行人统计的流动商贩监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于旋转目标检测和行人统计的流动商贩监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：通过摄像头采集视频信息，并输入到目标检测模型中； 步骤2：通过所述目标检测模型的特征提取网络提取图像中关于流动商贩和行人的特征信息，并输入到特征融合网络中进行特征融合以及预测网络进行类别判定； 步骤3：根据所述流动商贩和行人的特征信息，在图像中画出对应的目标框，并在所述流动商贩的目标框向外扩展设有行人监测区域，根据所述流动商贩的目标框的中心点坐标记录所述流动商贩在图像中的运动轨迹； 步骤4：根据预测的行人的特征信息，记录各个行人对应的运动轨迹信息； 步骤5：根据所述流动商贩和行人的运动轨迹判断所述流动商贩是否存在违章经营的情况，并将统计信息发送给后端监测系统和城市管理人员； 所述流动商贩的特征信息输入到特征融合网络中进行特征融合的方法为 所述特征提取网络提取出3个尺度的高维特征信息F3,F4,F5； 将所述高维特征信息输入到所述特征融合网络进行双向特征融合，在双向特征融合阶段，采用5个双向特征融合单元blocks进行串联融合，对于各尺度的信息在双向特征融合单元内部采用加和操作进行融合； 所述加和操作的表达式为 其中和分别为第k层的输入和输出特征图，ωn为对应的可学习权重； 采用Softmax函数对每一层的权重加以限制，其表达式为 其中ε为大于0的极小参数，取值为0.00001，i和j为每一层中特征图的数量； 将特征融合后的所述流动商贩的特征信息输入所述预测网络中进行预测，所述预测网络进行预测包括对目标的类别预测、中心点预测、边长预测、旋转角度预测以及置信度预测； 在所述边长预测时，通过回归真实目标框与预设框的偏差进行边框预测： 边长预测网络输出值P＝xp,yp,wp,hp为 则输出的边框为 其中，B＝x,y,w,h为真实的边框,G＝xg,yg,wg,hg为预设的边框，x和y为像素坐标，以像素为单位，w和h为以像素为单位的边框宽度和长度，s为特征提取网络中的下采样倍率； 所述旋转角度预测中应用的旋转角度公式为 其中x0,y0为目标框的中心点坐标，xi,yi为目标框的四个顶点坐标，满足x2-x1＝w,y3-y1＝h,y1＝y2,y3＝y4,x1＝x3,x2＝x4，x,y为顶点旋转后的对应坐标，θ为旋转角度。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人成都七十二变科技有限公司，其通讯地址为：610213 四川省成都市天府新区华阳街道益州大道南段588号1栋3单元23层2301号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。