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龙图腾网获悉同济大学申请的专利行人轨迹的分析方法、系统、图像采集装置、设备和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：CN115761634B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202211447831.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权行人轨迹的分析方法、系统、图像采集装置、设备和介质是由刘春;厉彦一;娄永琪;沈涛设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本行人轨迹的分析方法、系统、图像采集装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种行人轨迹的分析方法、系统、图像采集装置、设备和介质，分析方法包括：获取帧图像；将帧图像输入行人轨迹分析模型得到行人轨迹分析结果；其中，行人轨迹分析结果包括标示图像，标示图像为将帧图像中每一行人通过检测方框进行标示后的图像，行人轨迹分析模型是将包括通过检测方框标示行人的样本图像输入改进后的YOLO模型训练得到的。本发明能够在社区室外道路环境下，实现对不同视角场景的行人数据采集，通过深度学习方法自动从视频图像中检测行人，并绘制行人的检测方框进行标示以及活动轨迹，能够对社区人口流动性规律进行调查，为多视角场景下社区行人数据采集和规律分析提供了有效设备和方法支撑，检测精度高，易于实现。

本发明授权行人轨迹的分析方法、系统、图像采集装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种行人轨迹的分析方法，其特征在于，包括： 获取帧图像； 将所述帧图像输入行人轨迹分析模型得到行人轨迹分析结果； 其中，所述行人轨迹分析结果包括标示图像，所述标示图像为将所述帧图像中每一行人通过检测方框进行标示后的图像，所述行人轨迹分析模型是将包括通过检测方框标示行人的样本图像输入改进后的YOLO模型训练得到的； 所述改进后的YOLO模型将现有YOLO模型的特征提取网络替换为深度学习的神经网络模型的选定层； 在所述神经网络模型包括ResNet-50模型时，所述改进后的YOLO模型分为ResS-YOLO模型和ResB-YOLO模型这两种； 在所述ResB-YOLO模型中，所述ResNet-50模型的第49层连接所述现有YOLO模型的检测网络； 在所述ResS-YOLO模型中，所述ResNet-50模型的第49层连接所述现有YOLO模型的检测网络，并且删除所述ResNet-50模型的第32-40层； 所述行人轨迹分析模型包括第一分析模型和第二分析模型； 所述第一分析模型是由所述ResS-YOLO模型训练得到的，所述第二分析模型是由所述ResB-YOLO模型训练得到的； 所述行人轨迹分析结果还包括每一所述行人的轨迹线，所述轨迹线为同一所述行人对应的所述检测方框的中心点按照时间顺序的连线； 所述将所述帧图像输入行人轨迹分析模型得到行人轨迹分析结果的步骤包括： 获取所述帧图像的传输速率； 在所述传输速率小于速率阈值时，将所述帧图像输入所述第一分析模型得到所述标示图像； 在所述传输速率大于等于所述速率阈值时，将所述帧图像输入所述第二分析模型得到所述标示图像和所述轨迹线。

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