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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于图神经网络的抽烟识别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：CN115880781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202310028350.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于图神经网络的抽烟识别方法是由徐建民;毛维杰设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图神经网络的抽烟识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图神经网络的抽烟识别方法，构建了一种可以自动识别正在抽烟的人的深度学习框架，通过监控摄像头获取人体框图，通过卷积神经网络获取人体动作关键点特征以及香烟附属物特征。通过图神经网络对这两种特征进行建模和解析。对比普通的目标检测算法，本发明能够在减少因只检测到香烟而产生的误报，和由于遮挡香烟产生的漏报；且相对于属性分类算法，在新场景下拥有更强的鲁棒性和泛化能力。

本发明授权一种基于图神经网络的抽烟识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的抽烟识别方法，其特征在于，包括如下： S1.建立数据集：对监控图片标注人体关键点和香烟框图，若画面中有人正在抽烟，将图片标注为“抽烟”，为正样本，若无人抽烟画面中则标注为“无抽烟”，为负样本； S2.利用上述数据集在基于图神经网络的抽烟识别模型中进行训练； 所述的抽烟识别模型包含骨架网络、目标检测子网络、关键点特征提取网络、图卷积神经网络； 所述骨架网络选用ResNet50，接受输入图片I，第3,4,5个卷积层的特征图C 3 ,C 4 ,C 5 作为骨架网络的输出； 所述目标检测子网络选用RetinaNet网络，包含FPN模块、检测框图子网络和检测分类子网络；FPN模块接受C 3 ,C 4 ,C 5 为输入，检测框图子网络和检测分类子网络以FPN的输出为输入，分别输出图片第i个香烟附属物的框图B i 和可见值v；若检测到香烟，置v为1，反之为0； 所述关键点特征提取网络选用KeyPointRCNN，与目标检测子网络共用骨架网络，输出为N*3的矩阵，包含人体的N个关键点的信息以及各个关键点的x,y,v；x,y代表坐标，v代表可见与否，若可见，置v为1，反之为0； 将获取到的香烟附属物的框图B i ，计算得到其中心点，与关键点特征提取网络的输出合并为N+1*3的矩阵A，同时添加一个1维的向量标志物token表明图中人是否有在抽烟，最后成为N+2*3的矩阵B； 所述图卷积神经网络以B为输入，输出为标志物token，若为0向量则表明无抽烟，若为1向量则表明有人抽烟。

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