吉林建筑大学孙伟获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林建筑大学申请的专利多目标空间关系驱动的社交场景图像中人类识别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：CN120612658B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511110712.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权多目标空间关系驱动的社交场景图像中人类识别方法是由孙伟;王旭;高九州;郑琦;赵越;戴传祇;富倩;尤天舒;霍林林;李丽娜设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本多目标空间关系驱动的社交场景图像中人类识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多目标空间关系驱动的社交场景图像中人类识别方法，涉及图像识别技术领域，本发明通过自动化、智能化的多级筛选机制，有效提升了输入数据的质量和多样性，显著降低了冗余数据和噪声数据对后续模型的干扰，不仅大幅提高了目标检测与身份识别的精度和鲁棒性，也极大地提升了整个系统的处理效率和自动化程度，解决了现有技术中图像筛选环节的瓶颈问题，为复杂社交场景下的高效、精准人类识别提供了强有力的技术支撑。
本发明授权多目标空间关系驱动的社交场景图像中人类识别方法在权利要求书中公布了：1.多目标空间关系驱动的社交场景图像中人类识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取原始社交场景图像并进行筛选，得到优选社交场景图像，对优选社交场景图像进行预处理； 步骤2、将经过预处理后的优选社交场景图像输入至预训练完毕的卷积神经网络模型中，对优选社交场景图像中的所有潜在目标进行检测，识别出每个检测目标，并为每个检测目标分配边界框，所述边界框包括位置及大小； 步骤3、基于每个检测目标的位置及大小，计算每个检测目标之间的相对位置、距离和角度，构建每个检测目标间的空间关系图，结合所述空间关系图提取每个检测目标的行为特征，基于每个检测目标的行为特征分析每个检测目标的行为模式，并提取每个检测目标的特征向量，将所述特征向量、行为模式以及空间关系图输入至预训练完毕的深度学习模型中，确认每个检测目标的身份。
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