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龙图腾网获悉中国矿业大学(北京)申请的专利一种基于MPDNet模型的行人检测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：CN115410160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211204551.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于MPDNet模型的行人检测方法及系统是由梁佳华;董雪茹;王燕;杨军;宫梦婕设计研发完成，并于2022-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MPDNet模型的行人检测方法及系统在说明书摘要公布了：一种基于地铁场景行人检测网络MPDNet模型的行人检测方法和系统，包括：获取地铁站原始数据处理组成MetroStation数据集；将数据集的训练集输入PVT模型提取样本图像特征图后输入ASFF‑FPN特征金字塔网络进行特征融合得到特征融合后的特征图；将特征融合后的特征图发送到RetinaNethead模块，并改进边界框回归损失函数GIoUloss，以得到目标的类别和位置信息；采用前述步骤进行模型训练后形成MPDNet模型；使用MPDNet模型进行行人检测。本发明通过整体上使用PVT模型配合改进结构的ASFF‑FPN进行特征图输出，并使用边界框损失函数GIoUloss计算边界框损失，解决了因摄像头布设角度等因素产生的行人不同程度的角度畸变和遮挡的问题，并能满足实时性要求，提升了检测性能和训练效率。

本发明授权一种基于MPDNet模型的行人检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于地铁场景行人检测网络MPDNet模型的行人检测方法，包括以下步骤： 步骤1：获取地铁站原始数据，处理所述原始数据组成地铁站MetroStation数据集； 步骤2：将所述地铁站MetroStation数据集的训练集输入金字塔视觉转换器PVT模型提取样本图像的特征图； 步骤3：将所述特征图输入自适应特征融合ASFF-FPN特征金字塔网络进行特征融合得到特征融合后的特征图； 步骤4：将所述特征融合后的特征图发送到RetinaNethead模块，并修改边界框损失函数为改进的边界框回归损失函数GIoUloss，以得到目标的类别和位置信息； 步骤5：采用前述步骤2、步骤3和步骤4进行模型训练后形成MPDNet模型； 步骤6：将地铁站实时各方位监控视频流数据输入至所述MPDNet模型进行行人检测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国矿业大学(北京)，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路丁11号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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