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龙图腾网获悉北京中科金财科技股份有限公司申请的专利一种基于动态优化扩散模型的人群密度识别方法及系统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：CN120356154B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510489714.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于动态优化扩散模型的人群密度识别方法及系统是由王子坤;杨京雨;朱烨东设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于动态优化扩散模型的人群密度识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于动态优化扩散模型的人群密度识别方法及系统，方法包括S1、逐层扩散仿真：通过逐步增加图像的噪声，模拟图像数据逐渐衰变的过程，获取带噪声图像；S2、增强型学习校正：利用去噪过程和图像质量保持策略，从带噪声图像中恢复出高质量的人群密度图；S3、潜在空间动态优化：基于人群密度图，在潜在空间中动态调整人群密度识别模型的参数，获取最优参数状态下的人群密度识别模型。优点是：提高了人群密度识别系方法及系统在复杂环境条件下的准确性和可靠性。减少了对高性能计算资源的依赖，使得人群密度识别方法及系统能够在资源受限的环境中更加高效地运行。

本发明授权一种基于动态优化扩散模型的人群密度识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于动态优化扩散模型的人群密度识别方法，其特征在于：包括如下步骤， S1、逐层扩散仿真：通过逐步增加图像的噪声，模拟图像数据逐渐衰变的过程，获取带噪声图像； 步骤S1具体为，在图像数据中逐步引入噪声，模拟现实环境下图像质量的衰退情况，以训练动态优化扩散模型，使其适应实际监控场景中可能遇到的干扰因素对图像数据质量的影响；计算公式为， 其中，It和It-1分别为第t和第t-1时间步的带噪声图像；N0,1为服从均值为0，标准差为1的标准正态分布的随机变量，用于模拟每一步中加入的随机噪声；kt为时间步t的扩散系数；dt为时间增量； S2、增强型学习校正：利用去噪过程和图像质量保持策略，从带噪声图像中恢复出高质量的人群密度图； 步骤S2具体为，基于去噪函数和正则化函数确定总损失函数，利用总损失函数从带噪声图像中恢复出高质量的去除噪声的人群密度图；计算公式为， 其中，L为总损失函数；DIt为去噪函数；‖It-DIt‖2为人群密度图和带噪声图像之间的均方误差；λ为正则化系数；RIt为正则化函数；T为时间步总数； S3、潜在空间动态优化：基于人群密度图，在潜在空间中动态调整人群密度识别模型的参数，获取最优参数状态下的人群密度识别模型； 步骤S3具体为，利用潜在空间的总奖励函数在潜在空间中对人群密度识别模型进行参数优化，使其适应各种监控环境和人群密度变化；计算公式为， 其中，R为潜在空间的总奖励函数；xj为潜在空间中的第j个特征，即从人群密度图中抽象化提取的数据；θ为人群密度识别模型的参数；f为奖励函数，用于在潜在空间中调整人群密度识别模型的行为，最大化模型识别的准确性和效率；N为潜在空间中的特征总数； 潜在空间动态优化利用机器学习中的特征学习理论，通过自编码器或生成对抗网络提取人群密度图的深层特征，这些特征被转换成一个多维的潜在空间，其中每个维度都捕捉了人群密度图的某些关键方面；在潜在空间中，模型不直接对人群密度图进行操作，而是对更高层次的抽象特征进行操作，进而使模型能够更加灵活和有效地进行学习和优化。

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