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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于全局信息的扶梯场景中乘客行为检测方法及装置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：CN115424301B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211137805.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于全局信息的扶梯场景中乘客行为检测方法及装置是由郑力新;林志鸿设计研发完成，并于2022-09-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局信息的扶梯场景中乘客行为检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于全局信息的扶梯场景中乘客行为检测方法及装置，涉及安全监控技术领域。所述方法包括：通过创建目标检测模型，以标注图像数据集作为卷积神经网络输入提取图像高级语义特征，并通过多层卷积注意力模块保留特征图之间的空间关系；将高级语义特征图作为坐标注意力模块的输入，建模特征图的远程依赖关系；通过多尺度特征融合输出预测图像，即可获得训练好的全局信息的扶梯场景中乘客行为检测模型。本发明通过坐标注意力和多层卷积注意力模块的结合反应感兴趣处的信息和位置，增强网络对被遮挡目标的部分身体信息的识别能力，构建被遮挡目标与遮挡目标位置信息的远程依赖，缓解了前景目标抑制被遮挡目标的问题，提高了检测精确度。

本发明授权一种基于全局信息的扶梯场景中乘客行为检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于全局信息的扶梯场景中乘客行为检测方法，其特征在于，包括： 步骤10、获取扶梯中乘客不安全行为数据集，标注出数据集中不安全行为的类别以及位置，生成标注图像数据集； 步骤20、创建目标检测模型，以标注图像数据集作为目标检测模型的训练样本输入； 步骤30、在卷积神经网络的backbone部分对所述标注图像数据集逐层提取特征信息，通过缩小图像尺寸并加深图像维度，生成高维语义特征图；通过坐标注意力模块对所述高维语义特征图的水平和垂直两个方向的信息进行全局编码，对相邻像素点之间构建远程依赖关系，得到全局信息特征图； 步骤40、在卷积神经网络的neck部分通过PANet自下而上的对所述全局信息特征图上采样融合多个低维度特征图，增加每个维度上特征信息的表达，再通过多层卷积注意力模块融合坐标注意力特征图在空间与通道上的特征信息；通过FPN自下而上的对PANet的输出特征图与多个高维特征图再次融合得到包括低维特征图、中维特征图和高维特征图的多个维度特征图； 步骤50、在卷积神经网络的head部分通过多尺度特征融合多个维度特征图再通过卷积神经网络输出基于全局信息预测的图像； 所述步骤30中，坐标注意力模块的具体处理过程为： 对于给定输入特征图x，使用两个空间范围的池化内核H,1和1,W分别沿水平坐标和垂直坐标对每个通道进行编码； 高度h处的第c个通道的输出表示为： 宽度为w的第c个通道的输出表示为： 上述两个变换分别沿两个空间方向聚合特征，产生一对方向感知特征图和，使得坐标注意力模块块沿一个空间方向捕获远程依赖关系，并沿另一个空间方向保留精确的位置信息； 所述步骤40中，多层卷积注意力模块包括通道注意力McF和空间注意力MsF； 所述通道注意力McF利用特征的通道间关系来生成通道注意图，同时使用最大池化和平均池化聚合特征图的空间信息，然后将两个池化结果转发到共享网络MLP以生成通道注意力图，使用逐元素求和来合并输出特征向量； 所述空间注意力MsF利用特征的空间关系生成空间注意力图，编码要强调或抑制的位置，通过使用平均池化和最大池化两个池化操作聚合特征图的通道信息，生成两个二维图像，分别表示通道中的平均池化特征和最大池化特征；然后将它们连接起来并通过标准卷积层进行卷积，生成二维空间注意力图。

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