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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于图结构的密集人群对应关系判读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：CN117197734B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202311106845.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图结构的密集人群对应关系判读方法是由魏倩茹;陈睿明;赵源设计研发完成，并于2023-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图结构的密集人群对应关系判读方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图结构的密集人群对应关系判读方法，包括：密集人群分布图构造方法；行人结点特征描述子构造方法；基于图结构的行人结点对应关系判读方法；判读结果修正方法。本发明的方法解决了如何快速判断同一目标在不同模态下的监控情况的问题，即快速判断多个不同模态传感器数据中密集人群之间的对应关系。

本发明授权一种基于图结构的密集人群对应关系判读方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图结构的密集人群对应关系判读方法，其特征在于， 包括： 密集人群分布图构造方法； 行人结点特征描述子构造方法； 基于图结构的行人结点对应关系判读方法； 判读结果修正方法； 所述行人结点特征描述子构造方法包括： 在完成对密集人群分布图的构造之后，构建了行人结点的特征描述子；构建行人结点的特征描述子是获取结点的特征的重要前提，具体表示方法如下所示： ； 其中，表示行人结点的结点度数，表示最短路径通过率，表示距离中心率，表示邻域结点价值，表示结点重要度；这五个特征以及计算公式如下： 1行人结点度数：结点度数用于表示密集人群分布图中与某行人结点直接相连的结点数目；由密集人群分布图的构造过程可知，行人结点度数也等于该结点邻域内的结点总数；对于一个结点总数为的密集人群分布图，其中某个行人结点的结点度数的计算公式如2所示： 2 式中： ——常量，表示第个结点与第个结点之间是否直接相连，如果直接相连，则；若不直接相连，则； ——结点总数； 2行人结点的最短路径通过率；某行人结点的最短路径通过率是指整个分布图中所有通过该结点最短路径的数量与全分布图中最短路径总数的比值；最短路径通过率的计算公式如3所示： 3 式中： ——从结点其它结点的最短路径中，经过结点的路径总数； ——整个密集人群分布图中的最短路径总数； 3行人结点的距离中心率：某行人结点的距离中心率是指，该结点到其它所有结点的最短路径长度的反正切值的平均值的倒数；对于一个结点总数为的密集人群分布图，其中某个行人结点的距离中心率的计算公式如4所示： 4 式中： ——结点到结点之间的最短路径的长度； 4行人结点的邻域结点价值；某个结点的邻域结点价值基于其结点度数进行计算；邻域结点价值矩阵计算公式如5所示： 5 式中： ——密集人群的邻接矩阵的阶； C——结点度数矩阵，即该矩阵中第个值表示第个结点的结点度数； 行人结点的结点重要度，L的结点重要度计算方法为： S1，设置初始结点重要度Lo=1； S2，计算图中的各个行人结点的结点度数C； S3，判断是否存在C≤Lo的行人结点，如果是则令C≤Lo的结点的结点重要度L=Lo，删除这些结点，重新计算剩余图结构中各个行人结点的C值；如果否则Lo=Lo+1，并判断密集人群分布图中是否还存在行人结点，如果是则执行步骤S2，如果否则输出结点重要度结果； 所述基于图结构的行人结点对应关系判读方法包括： 采取从局部到全局的思路，先对局部区域的行人结点进行判读，之后对全局的行人结点进行判读；在获取了各个结点的特征之后，采取如下方法对结点开始筛选与匹配： 首先，先筛选出准核心结点，即局部区域的行人结点；判定某结点是否为准核心结点的判定公式如6所示： 6 式中： ——特征权重； ——结点的特征； ——相应场景的平均特征； 若0，则判定该结点不是准核心结点；若0，则判定该结点为准核心结点； 接着，将各个准核心结点进行匹配，获取到局部行人结点对应关系的判读结果； 然后，由局部对应关系出发，获取全局对应关系结果；采用基于区域增长的密集人群对应关系判读方法完成这一步骤，具体分为以下几个： 将两种场景下的核心结点按照密集人群分布图中原先的关联关系，构成两幅核心局部结构图；其中，每幅核心局部结构图中只包括核心结点和边； 将每种场景下与核心结点直接相连的非核心结点，先匹配，然后依次加入到相应的核心局部结构图中； 重复前一步骤，直到没有新结点能够加入。

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