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龙图腾网获悉山东浪潮科学研究院有限公司申请的专利一种基于双向轨迹预测网络的行人异常行为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：CN115393960B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202211037151.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于双向轨迹预测网络的行人异常行为检测方法是由葛君正;宋晨;段强;李锐设计研发完成，并于2022-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向轨迹预测网络的行人异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于双向轨迹预测网络的行人异常行为检测方法，本方法使用一个双向轨迹预测网络输出视频中每帧的行人骨架位置，并采用基于身体关节和姿态设计的损失函数对双向轨迹预测网络进行训练优化，以行人预测姿态和真实姿态之间的骨架位置误差为指标区分正常和异常事件。本发明通过评估视频中行人异常事件的期望来识别行人异常事件，输出视频中每帧检测到的异常分数，并支持预测结果可视化。

本发明授权一种基于双向轨迹预测网络的行人异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向轨迹预测网络的行人异常行为检测方法，其特征在于：包括以下步骤： S01、准备行人异常检测数据集视频，在COCO数据集17个人体骨架关节标注点上，增加了关节点18作为左右肩关节和髋关节的平均值，使用多人姿态估计系统AlphaPose为所有行人序列生成二维骨架关节位置； S02、使用多人姿态估计系统AlphaPose提取行人二维骨架关节位置，并最小化组合姿态损失函数，训练模型，得到训练好的行人异常检测模型，行人异常检测模型为双向轨迹预测网络；组合姿态损失函数引入基于骨、关节和端点的组合姿态约束，在轨迹损失的基础上加入人体骨骼结构的物理特性，基于L1范数和L2范数求骨、关节和端点的组合姿态约束； 组合姿态损失函数为： ， 其中是轨迹损失函数，是骨损失，是关节损失，是端点损失，、和是各项损失的权重，各项损失计算方式为： 其中是求L1范数操作，是求L2范数操作，表示时间步k时相对坐标下的真实行人骨架关节点，表示时间步k时预测的行人骨架，和分别是真实情况和预测行人在最后一个时间步即时间步t+r上的最终目标姿态，表示CVAE中的先验和识别网络学习到的均值和协方差分布的KL-散度；和分别是预测的和真实的关节位置，表示子关节n的父关节，是AlphaPose得到的真实骨向量，是从预测关节计算出的骨向量，n表示关节点数，端点损失由六项损失组成，分别为左臂、右臂、左脸、右脸、左腿和右腿，左臂损失是左臂上的关节端点； S03、推理时，使用AlphaPose提取检测视频中的行人二维骨架关节位置，输入双向轨迹预测网络，双向轨迹预测网络预测行人关节位置；双向轨迹预测网络基于CVAE模型设计，采用门控循环单元编码器网络对输入轨迹序列进行编码，得到输入轨迹序列的编码特征向量，然后利用CVAE对输入的行人序列轨迹在观测时间步和真实时间步上的高斯分布均值和协方差进行预测，从学习到的分布中采样一个潜在变量，并与编码的特征向量连接，预测轨迹的目标位置；预测的目标位置作为输入进入一个包含双向RNN的双向解码器，前向RNN为常规RNN解码器，只是其输出不被转换到轨迹空间，后向RNN先从输入编码器隐藏状态初始化，将估计的目标作为输入向后传播，然后将同一时间步的前向和向后隐藏状态连接，以预测该时间步处的最终姿势； S04、计算人体关节误差，根据人体关节误差判断是否有行人异常行为。

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