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龙图腾网获悉深圳龙岗智能视听研究院申请的专利一种基于双尺寸注意力机制的人群过马路运动追踪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：CN114897940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202210644368.6，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权一种基于双尺寸注意力机制的人群过马路运动追踪方法是由黎俊良;张世雄;魏文应;陶键源设计研发完成，并于2022-06-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双尺寸注意力机制的人群过马路运动追踪方法在说明书摘要公布了：本发明的基于双尺寸注意力机制的人群过马路运动追踪方法，包括以下步骤：S1.基本模型搭建；S2.建立双尺寸注意力机制模块；以及S3.使用双尺寸注意力机制模块改进基本模型。通过使用双尺寸注意力机制模块，针对人群过马路的场景，本发明能从视频数据中获取包含不同语义信息的全局与局部特征，从而提高人群过马路的运动趋势预测的准确度。此外，本发明的方法与目前深度学习的算法相比，能大大减少视频数据处理的时间，甚至能达到实时输出的效果；相反，深度学习模型的运算量较大，需花费比较长时间去处理视觉数据。所以，从工业产品落地的角度考虑，本发明更适合使用于人群过马路运动追踪的算法产品中。

本发明授权一种基于双尺寸注意力机制的人群过马路运动追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双尺寸注意力机制的人群过马路运动追踪方法，其特征在于，已设置好的特征模板对视频帧进行特征提取操作，并产生该视频帧的特征图；该特征图被输入至所述的双尺寸注意力机制中；所述双尺寸注意力机制的算法为：首先，视频帧被特征模板提取特征后生成特征图；所述特征图被送至两个不同的注意力机制分支：注意力机制分支A和注意力机制分支B； 所述特征图在所述注意力机制分支A上选中区域特征的特征的大小为，则其在所述注意力机制分支B上选中区域特征的特征的大小为，通过设置不同尺寸卷积核的方式，让这些不同尺寸的卷积核与所述特征图在进行卷积操作，则可从中获取不同的语义信息；在所述注意力机制分支A和B中，经过一层卷积操作后，卷积运算的结果向量进行一次归一化的操作；然后，包含不同语义信息的两个特征图和则分别从所述注意力机制分支A和B中输出； 包含全局特征的特征图与包含局部特征的特征图和采用特征融合的方式把全局特征与局部特征进行融合，首先，与先进行一次特征融合，其实现公式如下： 其中，表示经特征融合后得到的特征图；与表示加权平均运算公式中的系数且，然后，特征图继续通过特征融合的方法与特征图以及特征图进行进一步融合，其实现公式如下： 其中，表示特征图和经特征融合后得到的特征图；表示特征图和经特征融合后得到的特征图，与表示加权平均运算公式中的系数且；与表示加权平均运算公式中的系数且； 特征图被输送至高斯混合模型检测人群个体的位置； 所述双尺寸注意力机制所输出的特征图被高斯混合模型所接收，高斯混合模型在对特征图完成操作后，输出包含人群个体位置信息的高斯分布特征图，该高斯分布特征图传送至人群运动趋势算法。

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