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龙图腾网获悉深圳龙岗智能视听研究院;广东博华超高清创新中心有限公司申请的专利一种基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的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：CN114220174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202111550970.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的方法是由黎俊良;张世雄;魏文应;陶键源设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的方法在说明书摘要公布了：一种基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的方法，包括以下步骤：S1.选取基本模型：选取通过特征模板和高斯混合模型完成特征提取任务的密集人群追踪框架为基本模型；S2.搭建多注意力模块，在基本模型的特征提取部分即，特征模板中搭建多注意力模块，以优化特征模板所提取的特征，从而产生高质量的注意力特征；S3.采用多注意力模块改进基本模型。本发明的基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的方法可以获得目标个体的精确位置，提高了检测目标个体位置的准确率。

本发明授权一种基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多注意力模块的用于密集人群运动追踪的方法，其特征在于， 一张包含密集人群场景的视频帧被输入至特征提取部分；在特征提取部分中，首先采用预先设置好的特征模板对被输入的视频帧进行特征提取操作；当视频帧的特征被提取后，包含视频帧特征的特征图被输入到多注意力模块中进行进一步的特征提取； 所述多注意力模块采用两次注意力机制操作；所述特征模板所提取的特征图先被输入至多注意力模块中的第一次注意力机制操作中，把输入的该特征图定义为，在中，选出特定区域的特征；该作为卷积核与进行一次卷积操作，获取更多语义信息和密集人群的共同信息；该卷积操作所输出的结果被进行归一化处理，从而生成注意力特征图，该注意力特征图与特征图进行一次特征融合操作，从而把中的细节特征加入至注意力特征图中，在第一次注意力机制结束后，用于特征融合操作的加权平均运算公式可表示为： 其中表示第一次注意力机制操作输出的注意力特征图，表示特征融合操作输出的特征图，与表示该加权平均运算公式中的系数； 经特征融合后得到的特征图与特征图在通道维度上进行拼接操作，其中，所述特征图与所述特征图各自的通道数为1，当进行拼接操作后，其拼接后的特征图通道数为2，经拼接操作后得到的特征图被输入至第二次注意力机制操作中，进行进一步的特征提取操作； 在第二次注意力机制操作中，从特征图中选中特定区域的特征，的长和宽跟的一样，而且在中的位置与在中的位置也是一样的；把与作为卷积核，与跟拼接后得到的特征图进行卷积操作，其中，跟与跟进行的卷积操作公式如下： 其中，表示从卷积层输出的特征图，表示卷积运算； 经过归一化操作后，得到，作为第二次注意力机制操作所产生的注意力特征图被输出；为了能有效结合注意力特征图的高质量特征与视频帧特征中的细节信息，对与特征图再进行一次特征融合，其公式如下： 其中表示经特征融合后的特征图，与表示该运算公式中的系数； 最后，作为已优化的特征图从多注意力模块输出，并传输至高斯混合模型进行目标个体的位置识别； 经多注意力模块处理后，包含高质量特征的特征图被输入至高斯混合模型中，从而获取包含目标个体位置的高斯分布特征图，该高斯分布特征图作为已优化的输出结果从特征提取部分输出并传送至人群运动轨迹预测部分。

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