重庆理工大学;重庆理工清研凌创测控科技有限公司余晓霞获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆理工大学;重庆理工清研凌创测控科技有限公司申请的专利一种基于LHNFNet网络模型的人员行为检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：CN119785425B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411838682.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于LHNFNet网络模型的人员行为检测方法是由余晓霞;张洪铭;张志刚;程艾;张愉;兰家水设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于LHNFNet网络模型的人员行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于LHNFNet网络模型的人员行为检测方法，利用优化构建的LHNFNet网络模型对人员行为图像进行检测；优化构建的LHNFNet网络模型中，在主干网络层设计融合星操作运算的C2f‑Star模块，通过元素乘法组合不同子空间的输入特征，创建大量交互项显著提升特征空间维度，实现在紧凑的低维特征空间内计算并受益于隐式高维特征，增强特征提取能力；还设计了轻量化的参数共享卷积层结构的检测头，取前段或后端部分连续的通道进行计算，降低检测头在计算时产生的参数量和内存访问量；同时，还应用通道剪枝算法对LHNFNet网络模型的层次结构进行约束，识别并自动修剪不重要的通道，压缩模型体积并提高检测性能，使模型满足在性能资源受限的边缘设备上的部署要求。
本发明授权一种基于LHNFNet网络模型的人员行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于LHNFNet网络模型的人员行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取包含异常行为图像样本和正常行为图像样本的人员行为图像样本数据集； 基于YOLO网络模型构架，采用融合星操作运算的C2f-Star模块对主干网络层进行优化，并采用轻量化的检测头，从而构建得到LHNFNet网络模型； 采用所述人员行为图像样本数据集对构建的LHNFNet网络模型进行训练，并通过通道剪枝算法对经过训练的LHNFNet网络模型的层次结构进行约束，得到训练后的LHNFNet网络模型； 使用训练后的LHNFNet网络模型对待检测的人员行为图像进行检测，得到待检测的人员行为图像的检测结果。
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