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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预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：CN116682056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202310557004.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预测方法是由钟竞辉;刘伟恒设计研发完成，并于2023-05-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预测方法，包括以下步骤：视频信息模块从监控摄像头中获取图像，获得的图像经过人群计数模型进行人群计数，获得各个摄像头每个时刻的人群密度，并组织成时间序列数据；人群密度的时间序列数据经时间卷积网络分别为每个子区域提取出当前时刻的隐向量；行程计划模块从行程计划表提取相应的行程信息用于多模态预测；将融合模块与视频信息模块的特征进行融合，得出各个子区域未来多时刻的人群密度预测值。本发明融合多模态信息的模型能够进提高模型的预测精度，在面对低信噪比的数据时能够给出平稳的预测结果，并且在人群密度突发变化时也能够及时作出响应。

本发明授权一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间卷积网络的多模态人群密度预测方法，其特征是，包括以下步骤： 视频信息模块从摄像头中获取图像，获得的图像经过人群计数模型进行人群计数，获得各个摄像头每个时每个子区域刻的人群密度，并组织成时间序列数据；时间序列数据经时间卷积网络提取当前时刻的隐向量，经过卷积后的特征，通过输出层的时间卷积操作，将特征的时间维度压缩到1，此时每个子区域都仅由一个隐向量表示历史人群密度趋势，最终经过多层的卷积操作后得到输出矩阵，最后，经过上采样层，将时间维度为1的隐向量扩充成将要进行预测的时间步数，作为视频信息模块的输入； 行程计划模块从行程计划表提取相应的行程信息用于多模态预测； 融合预测器模块将行程计划模块与视频信息模块的特征进行融合，并根据融合的特征预测得出各个子区域未来多时间步的人群密度预测值； 融合预测器模块的预测器的输入特征经过三层时间卷积层后，输出的中间隐特征在时间维度上大小相等，各层零填充表述为： 式中为时间卷积层的卷积核大小，为膨胀率； 对于子区域，融合预测器模块的预测器的输入特征为： ， 其中表示第个融合向量，=，表示卷积核数量，表示向量的尺寸。

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