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龙图腾网获悉华东交通大学申请的专利一种浓烟环境下人体识别的方法、系统、电子设备及介质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：CN120126185B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510607536.8，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种浓烟环境下人体识别的方法、系统、电子设备及介质是由刘文熙;査文慧;胡耀东;张继航;马谦设计研发完成，并于2025-05-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种浓烟环境下人体识别的方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本申请属于计算机视觉技术领域，公开了一种浓烟环境下人体识别的方法、系统、电子设备及介质，该方法包括：获取待处理的浓烟环境图像，利用DyTransUNet网络对浓烟环境图像进行处理，分割出图像中的烟雾区域，生成包含像素级烟雾位置及浓度信息的烟雾掩码，DyTransUNet网络为基于卷积神经网络CNN和Transformer的神经网络；利用DyWinFormer网络，基于烟雾掩码和浓烟环境图像，对所述烟雾区域进行修复，生成去烟后的清晰图像，DyWinFormer网络为基于移动窗口和动态掩膜的神经网络；利用基于注意力机制的YOLOv8网络对清晰图像进行人体目标识别，输出人体目标的位置信息。本方法通过精确分割烟雾区域、针对性修复以及优化的人体识别网络，提高浓烟环境下人体识别的准确性。

本发明授权一种浓烟环境下人体识别的方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种浓烟环境下人体识别的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待处理的浓烟环境图像； 利用DyTransUNet网络对所述浓烟环境图像进行处理，分割出图像中的烟雾区域，生成包含像素级烟雾位置及浓度信息的烟雾掩码，所述DyTransUNet网络为基于卷积神经网络CNN和Transformer的神经网络；所述DyTransUNet网络包括：CNN-DyTransformer混合编码器，用于提取所述浓烟环境图像的特征，所述CNN-DyTransformer混合编码器采用动态补丁划分策略，根据特征图的局部梯度信息自适应确定补丁尺寸，并将补丁序列化后添加烟雾扩散感知的相对位置编码；DyTransformer编码器，包含多层多头自注意力模块和多层感知器模块，并采用动态双曲正切激活函数；以及级联上采样器，用于将所述DyTransformer编码器输出的特征恢复至原始分辨率，并与所述CNN-DyTransformer混合编码器中的高分辨率特征通过跳跃连接进行融合，以输出所述烟雾掩码； 利用DyWinFormer网络，基于所述烟雾掩码和所述浓烟环境图像，对所述烟雾区域进行修复，生成去烟后的清晰图像，所述DyWinFormer网络为基于移动窗口和动态掩膜的神经网络；所述DyWinFormer网络包括：卷积头，用于对融合后的所述浓烟环境图像和所述烟雾掩码进行初步特征提取和下采样；DyWinFormer主体，包含多个DyWinFormer块，所述DyWinFormer块包含基于移动窗口的多头上下文注意力模块和多层感知器模块，并采用动态双曲正切激活函数；以及区域感知风格调制模块，用于根据所述烟雾掩码提供的烟雾浓度信息和图像局部梯度信息，对网络中的卷积层权重进行空间自适应调制； 利用基于注意力机制的YOLOv8网络对所述清晰图像进行人体目标识别，输出所述人体目标的位置信息。

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