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龙图腾网获悉上海电科智能系统股份有限公司申请的专利一种基于姿态识别的BRT车站逃票事件检测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：CN116453152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310071762.X，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于姿态识别的BRT车站逃票事件检测方法是由周天乐;贾越平;胡静洁;杨宇伟;陈童设计研发完成，并于2023-01-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于姿态识别的BRT车站逃票事件检测方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于姿态识别的BRT车站逃票事件检测方法，包括以下步骤：步骤一、制作逃票行为数据集；步骤二、采用YoloV5目标检测算法对数据集进行人体检测；步骤三、人体姿态提取，在数据集的RGB图像或视频中描绘出人体的形状；步骤四、生成关键点或骨架热图堆叠；步骤五、使用3D‑CNN进行骨骼行为识别；步骤六：使用训练得到的模型对逃票动作进行识别得到检测结果。本申请利用计算机视觉中的姿态识别技术，使用Pose3D算法实现基于人体姿态估计及行为识别的逃票检测功能。

本发明授权一种基于姿态识别的BRT车站逃票事件检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于姿态识别的BRT车站逃票事件检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、制作逃票行为数据集； 步骤二、采用YoloV5目标检测算法对数据集进行人体检测，其中，YoloV5模型网络结构包括输入端、backbone、Neck和预测层；采用YoloV5目标检测算法对数据集进行人体检测具体包括： 步骤2.1输入端：使用Mosaic数据增强，从数据集中随机获取四张图片，随机大小和分布，进行堆叠获得新的图片；通过聚类设定anchor大小，在训练过程中，每次训练时计算不同训练集中的anchor值，在预测时使用了自适应图片大小的缩放模式； 步骤2.2Backbone：采用Focus结构，将原始图像416*416*3接入Focus结构中，通过切片操作，变为208*208*12的特征图，再进行一次32个卷积核操作，变为208*208*32的特征图； 步骤2.3Neck：在Neck上采用了FPN结构和PAN结构，FPN是自上而下的对信息进行传递融合，获得预测的特征图，PAN采用自底向上的特征金字塔模式；步骤2.4预测层：使用GIOU_Loss作为损失函数，在目标检测预测结果处理阶段，针对出现的众多目标框的筛选，采用加权NMS操作，获得最优目标框； 步骤三、人体姿态提取，在数据集的RGB图像或视频中描绘出人体的形状，其中，使用以HRNet为主干网络的Top-Down姿态估计模型作为姿态提取器，将每个2D关键点存储为坐标x,y,score，其中score为预测的置信度，以坐标的格式来存储提取出的2D姿态； 步骤四、生成关键点或骨架热图堆叠，其中，基于提取好的2D姿态，堆叠T张形状为K×H×W的二维关键点热图以生成形状为K×T×H×W的3D热图堆叠，其中： 借助生成以xi,yi为中心、Ci为最大值的高斯分布，将储成为坐标形式的2D姿态重新转换为热图形式； 为减少3D热图堆叠中的冗余，根据视频中人的位置，寻找一个最紧的框以包含所有帧中的所有人，根据找到的框对每帧的热图进行裁剪，并将裁剪后的热图重新缩放至特定大小，同时利用均匀采样以减少3D热图堆叠在时间维度上的冗余； 步骤五、使用3D-CNN进行骨骼行为识别； 步骤六：使用训练得到的模型对逃票动作进行识别得到检测结果。

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