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龙图腾网获悉沈阳化工大学申请的专利一种目标检测高精度电梯交通模式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：CN116824482B 。

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：202310581451.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种目标检测高精度电梯交通模式识别方法是由陈斌;陈柯;林岩;于倩雯;杨昊;安梓鑫设计研发完成，并于2023-05-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种目标检测高精度电梯交通模式识别方法在说明书摘要公布了：一种目标检测高精度电梯交通模式识别方法，涉及一种电梯交通模式识别方法，本发明基于改进的YOLOX目标检测方法来建立群控电梯的交通模式识别模型。模型加入了自注意力机制SwinTransformer对输入图像进行特征提取，在特征融合阶段加入了CoordinateAttention用于提升检测精度，此外在原有的SPP模块和IOU计算上进行改进优化。该模型可以实时检测出每个楼层的客流量状况，并且可以随时根据客流量状况选择适合当前的交通模式，增强了群控系统的时效性和识别的准确性。本发明在传统的电梯群控系统中加入改进的图像处理技术，通过以实际有效的人流量状况来设计交通模式识别模块，使得模块识别的人流量状况具有时效性和真实性，对于电梯群控系统具有重要意义。

本发明授权一种目标检测高精度电梯交通模式识别方法在权利要求书中公布了：1.一种目标检测高精度电梯交通模式识别方法，其特征在于，所述方法构建交通模式识别乘客的网络模型，交通模式识别模块根据目标检测算法以及交通流模型的预测，获取当前时刻真实的客流信息，根据客流信息选择当前交通模式，具体包括以下步骤： 1制作电梯系统所需的乘客数据集，完成数据集的标注； 2采用深度学习pytorch框架配置网络的环境，在该环境下完成YOLOX模型的构建； 3对YOLOX的Backbone进行改进，采用自注意力机制SwinTransformer加强特征提取； 4对YOLOX的空间金字塔池化模块进行改进，采用CSPnet结构和SPPF的思想，加强空间金字塔池化模块的深度和计算速率； 5对YOLOX的Neck进行改进，采用CoordinateAttention坐标注意力机制加强不同尺寸下信息的特征融合； 6构建系统的交通流模型，根据目标检测模块获取的乘客分布，选择当前的交通模式； 所述制作电梯系统所需的乘客数据集对输入网络的图像数据集做处理，完成目标检测模型的搭建；模型架构分为Input输入端、Backbone主干网络、Neck网络层、Head输出端四个部分，输入端对输入的图片进行预处理，采用Mosaic和Mixup两种数据增强方式，提高数据集的多样性并增强模型的鲁棒性；Backbone采用了CSPDarknet模型，在Darknet53的基础上增加了CSPnet结构，该结构将输入的特征图拆分成两部分，其中主干部分为原来的残差结构并进行一系列卷积操作，支路部分不进行任何处理，最后将两个分支进行拼接，完成之后将融合的特征进行一次堆叠；Neck采用路径聚合网络PAnet结构，该结构是由一个自下而上的上采样塔和一个自上而下的下采样塔组成，分别对不同尺寸的特征进行上下采样，使其尺寸相同时进行拼接，通过卷积将其特征进行融合，提取不同尺寸特征信息；采用Decoupledhead将特征融合网络的三种尺寸特征进行预测，通过基于Anchor-free和SimOTA方式提高模型精度； 所述对空间金字塔池化的改进，为了提高特征融合阶段多种尺寸下的乘客信息，采用CA注意力机制加强不同尺寸融合后的特征，在改进的YOLOX-SwinTransformer网络中添加CA注意力机制，该机制将位置信息嵌入到通道注意力中，获得特征图在高度和宽度上的注意力权重，最终在原始特征图上通过融入注意力权重，加强网络检测精度；CA注意力机制公式如下： 1。

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