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龙图腾网获悉江苏金海星导航科技有限公司申请的专利一种基于双主干网络的吸烟行为检测模型构建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：CN116189288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211710731.6，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双主干网络的吸烟行为检测模型构建方法是由王晗;金文;刘文杰;张新宇;姚正发;王文忠;王欢;张翟容设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双主干网络的吸烟行为检测模型构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双主干网络的吸烟行为检测模型构建方法。该模型由五个部分组成：ROI主干网络、空间约束网络、香烟主干网络、香烟颈部网络和香烟检测头组成。通过迁移学习，利用ROI主干网络获取各尺度的吸烟姿态特征；利用空间约束网络，面向将各尺度的吸烟姿态特征图，提取吸烟姿态Mask；利用不同尺度的吸烟姿态Mask对香烟主干网络获取的各尺度香烟特征进行空间滤波；滤波后的香烟特征经过颈部网络和检测头输出香烟目标的坐标与置信度。采用本发明方法，将姿态检测、图像分割和目标检测相融合；通过上下文的空间语义约束，有效减少图像中类似香烟物体的误检率，提高检测准确性。

本发明授权一种基于双主干网络的吸烟行为检测模型构建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双主干网络的吸烟行为检测模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1以YOLOv5作为模型，利用吸烟姿态数据集，通过迁移学习获取ROI主干网络的参数； 步骤2以YOLOv5作为模型，利用香烟数据集，通过迁移学习获取香烟检测模型，包括香烟主干网络、香烟颈部网络和香烟检测头的参数； 步骤3以全卷积网络FCN作为空间约束网络，将ROI主干网络与香烟主干网络并联，构建双主干网络吸烟行为检测模型； 步骤4利用构建好的双主干网络吸烟行为检测模型，对待测图像进行吸烟行为检测； 其中：所述的步骤3中，以全卷积网络FCN作为空间约束网络，将ROI主干网络与香烟主干网络并联，构建双主干网络吸烟行为检测模型，具体步骤如下： 步骤3-1：使用AlexNet作为编码器，构建FCN空间约束网络：保持AlexNet五个卷积层、三个池化层不变，将三个全连接层去除，并放置等效的卷积层；采用反卷积对编码器最后一个卷积层输出的特征图进行上采样，使得特征图恢复到输入特征图的分辨率； 步骤3-2：利用ROI主干网络的三个尺度输出特征图作为输入，通过FCN空间约束网络产生不同尺度分割后的吸烟姿态Mask；并将产生的姿态Mask与香烟主干网络相同尺度的香烟特征图相乘，获取优化后的香烟特征，通过空间滤波减少香烟误检的概率，具体计算公式如下： 式中为ROI主干网络第i个输出特征；为香烟主干网络第i个输出特征；为空间滤波后优化的香烟主干网络第i个输出特征；Maski为由产生的吸烟姿态掩码； 步骤3-3：将空间滤波优化后的香烟特征与香烟颈部网络、香烟检测头连接，构成双主干网络吸烟行为检测模型。

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