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龙图腾网获悉内蒙古大学申请的专利一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析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：CN116563793B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202310548152.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析方法是由黄宝琦;郝利飞;常文波;贾冰设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析方法，包括：获取连续时刻下，目标监控区内由WiFi感知得到的粗粒度人群密度图；将粗粒度人群密度图输入至训练好的深度卷积自编码器模型中，输出连续时刻下细粒度的全局人群密度图；采用密度聚类法识别全局人群密度图中每个局部高密度人群的中心像素点坐标；对每个中心像素点坐标，从全局人群密度图中对应位置处裁剪出一个局部块，并结合之前若干时刻同一位置的局部块，形成人群密度图块序列；将人群密度图块序列输入至训练好的双向卷积长短期神经网络模型中，输出每个局部高密度人群的速度向量。该方法可以提高场景中人群分布估计的准确性，同时实现对局部高密度人群速度的估计。

本发明授权一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于被动式WiFi感知的细粒度人群分析方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、获取连续时刻下，目标监控区内由WiFi感知得到的粗粒度人群密度图；包括： S11、针对目标监控区，离线构建WiFi定位指纹库； S12、基于所述WiFi定位指纹库，采用KNN定位法结合滑动窗口机制对连续时刻下所述目标监控区中的所有WiFi感知设备的指纹进行WiFi指纹定位，获得WiFi感知设备的定位集合； S13、将所述定位集合中每个物理空间坐标转化为对应的像素坐标，形成像素坐标集；将所述像素坐标集转化为离散的中间图像；采用固定高斯核函数对所述中间图像进行卷积和平滑操作，生成WiFi感知的粗粒度人群密度图； S2、将所述粗粒度人群密度图输入至训练好的深度卷积自编码器模型中，输出连续时刻下细粒度的全局人群密度图；所述深度卷积自编码器模型通过如下步骤进行训练： 将监控场景分割为多个子区域；所述监控场景内均匀部署多个WiFi嗅探器；每个所述子区域均能够被单个固定的或临时的摄像头覆盖； 基于所述WiFi嗅探器和摄像头，对应获得所述目标监控区在连续时刻下的WiFi感知数据和视频数据； 基于所述WiFi感知数据和视频数据，分别获得第一粗粒度人群密度图以及与所述第一粗粒度人群密度图相对应的全局人群密度图标签； 将所述第一粗粒度人群密度图作为输入，将所述全局人群密度图标签作为输出，采用Adam优化器和融合损失函数训练深度卷积自编码器模型； S3、采用密度聚类法识别所述全局人群密度图中每个局部高密度人群的中心像素点坐标； S4、对每个所述中心像素点坐标，从所述全局人群密度图中对应位置处裁剪出一个局部块，并结合之前若干时刻同一位置的局部块，形成人群密度图块序列； S5、将所述人群密度图块序列输入至训练好的双向卷积长短期神经网络模型中，输出每个所述局部高密度人群的速度向量；所述双向卷积长短期神经网络模型通过如下步骤进行训练： 基于行人追踪数据集，获得第一全局人群密度图； 基于所述第一全局人群密度图，获得对应的第一人群密度图块序列，以及获得所述第一全局人群密度图中每个第一局部高密度人群对应位置区域中行人的速度向量均值；将所述速度向量均值作为每个第一局部高密度人群的速度向量标签； 将所述第一人群密度图块序列作为输入，将所述每个第一局部高密度人群的速度向量标签作为输出，采用Adam优化器和MSE损失函数训练所述双向卷积长短期神经网络模型。

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内蒙古大学，其通讯地址为：010021 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235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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