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龙图腾网获悉中国大唐集团科学技术研究院有限公司中南电力试验研究院申请的专利基于注意力机制的人脸步态特征层融合智慧楼宇监控系统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：CN114998781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210543679.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于注意力机制的人脸步态特征层融合智慧楼宇监控系统是由焦爽;陈光辉;杨亚飞;袁世通;李现伟;王宇轩;李帅飞;张明明;张璜;马仁婷设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的人脸步态特征层融合智慧楼宇监控系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于注意力机制的人脸步态特征层融合智慧楼宇监控系统，本发明首先采集人员的脸部和步态信息，构建双模态人脸和步态数据集；然后，利用数据集中的人脸和步态样本训练基于注意力机制的人脸步态特征层融合算法；该算法利用空间注意力机制分别对人脸和步态高阶特征的重点区域设置较大权重，对非重点区域设置较小权重，有效的提高了不同人员的高阶特征之间的差异性，不同人员特征之间差异性越大越容易区分，进而有效的提高识别率。该算法也利用一个判决机制、通道注意力机制和相似性目标函数解决了视频监控中人脸遮挡无法检测人员信息的问题，也有效地提高了监控系统的人员识别率。

本发明授权基于注意力机制的人脸步态特征层融合智慧楼宇监控系统在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的人脸步态特征层融合智慧楼宇监控系统，其特征在于，该监控系统包括现场层、通信网络层和监控处理层； 所述现场层包括设置在楼宇内的图像及音频采集器件，所述图像及音频采集器件包括摄像头和音频传感器； 所述通信网络层包括多个光纤交换机，多个光纤交换机组成光纤环网，用于把现场层采集的视频数据汇总后发送到监控处理层，同时也把监控处理层的反馈信号发送到现场层； 所述监控处理层包括显示器以及含有基于注意力机制的人脸步态特征层融合算法的主控模块，用于处理人脸和步态信息，并做出反馈结果； 具体地，现场层的摄像头实时拍摄视频，经过光纤环网实时发送到监控处理层的主控模块； 主控模块首先把视频分成两份，其中一份视频分帧成图片，并自动提取脸部区域： 当视频片段中存在脸部区域，则自动提取脸部区域； 当视频片段中不存在脸部区域，则以黑色的背景图像代替； 然后人脸图像的大小被修改为124×124×3，并输入到基于注意力机制的人脸步态特征层融合算法的残差网络提取高阶人脸特征； 对于另一份视频片段，当视频片段中存在步态信息，则正常处理，当视频片段中不存在步态信息，则以黑色的背景图像代替，然后被修改为640×640×3，并输入到基于注意力机制的人脸步态特征层融合算法的3D-CNN提取高阶步态特征，然后利用基于注意力机制的人脸步态特征层融合算法实现人员的分类； 此时存在四种情况： 1当视频中不包含人脸信息，也不包含步态信息，监控系统无需识别人员信息； 2当视频中不包含人脸信息，但包含步态信息，该算法通过3D-CNN、空间注意力和全连接实现人员信息的识别；此外，该算法利用空间注意力机制对步态高阶特征的重点区域设置大的权重，对非重点区域设置较小的权重，有效的提高了不同人员的高阶特征之间的差异性，进而有效的提高人员的识别率； 3当视频中包含人脸信息，但不包含步态信息，该算法利用残差网络、空间注意力和全连接实现人员信息的识别，并利用空间注意力机制对人脸高阶特征的重点区域设置大的权重，对非重点区域设置较小的权重，有效的提高了不同人员的人脸高阶特征之间的差异性，进而有效的提高识别率； 4当视频中包含人脸信息，也包含步态信息，该算法通过利用通道注意力和相似性目标函数增加了每个人员的步态和人脸模态之间相关性进而提高了识别率；同时，空间注意权重又提高了不同人员高阶特征之间的差异性，这也有效的提高了人员的识别率； 最后，基于注意力机制的人脸步态特征层融合算法把识别结果发送到主控模块，主控模块根据结果发出决策指令，然后经过光纤环网的光纤交换机发送到现场层的音频传感器，来告知被识别的人员。

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