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龙图腾网获悉华贸云(北京)科技有限公司申请的专利一种基于图像识别的商业楼宇场景化控制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：CN121505544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511690788.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于图像识别的商业楼宇场景化控制方法是由刘霁辉设计研发完成，并于2025-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于图像识别的商业楼宇场景化控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及图像识别领域，尤其涉及一种基于图像识别的商业楼宇场景化控制方法，该方法包括：将商业楼宇内监控图像通过基于改进YOLOv8架构的个人行为识别模型，以生成个人行为位置编码，其中所述个人行为识别模型包括坐标注意力增强的骨干网络、可变卷积增强的行为检测头；将个人行为位置编码通过基于GRU架构的人群流量预测模型，以生成人群预测场景流量趋势；将人群预测场景流量趋势通过基于能效指标和人群舒适度的功率优化模型，以生成商业楼宇的HVAC系统的控制参数。本发明通过改进YOLOv8架构模型，实现了精准挖掘高峰聚集、周末客流量峰值的商业楼宇人群流动的场景趋势规律，并通过功率优化模型实现了能效与舒适度的动态协同控制。

本发明授权一种基于图像识别的商业楼宇场景化控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像识别的商业楼宇场景化控制方法，其特征在于，包括： 获取商业楼宇内公共空间人群的监控图像，并将所述监控图像输入基于改进YOLOv8架构的个人行为识别模型，所述个人行为识别模型依次通过坐标注意力增强的骨干网络、基于时空特征金字塔架构的颈部网络和可变卷积增强的行为检测头，以生成个人行为位置编码，包括： 将所述监控图像通过所述骨干网络的初始卷积层、多个基于坐标注意力改进C2f模块，以生成个人坐标增强多尺度特征，包括： 将所述监控图像通过所述初始卷积层，以生成压缩图像特征； 将所述压缩图像特征通过模块初始卷积层，以生成初始图像特征； 将所述初始图像特征通过分割操作，以生成初始分割特征和处理分割特征； 将所述处理分割特征分别通过瓶颈层和坐标注意力，以生成人体姿态提取特征和坐标背景特征，并将所述人体姿态提取特征减去所述坐标背景特征，以生成坐标增强分割特征； 将所述坐标增强分割特征和所述初始分割特征进行拼接操作，以生成拼接输出特征，并将所述拼接输出特征和所述坐标增强分割特征通过输出卷积层，以生成输出特征； 其中，所述基于坐标注意力改进C2f模块包括所述模块初始卷积层、所述分割操作、所述瓶颈层、所述坐标注意力、所述拼接操作和所述输出卷积层； 将所述输出特征重新通过至少两层的所述基于坐标注意力改进C2f模块，以生成所述个人坐标增强多尺度特征； 将所述个人坐标增强多尺度特征通过所述颈部网络，以生成融合个人特征，包括：将所述个人坐标增强多尺度特征通过所述颈部网络的时空特征金字塔的至少两个层级，分别生成多层级输出特征，将所述多层级输出特征和对应层级的卷积权重矩阵相乘并进行归一化计算，以生成动态层级关注权重； 将所述多层级输出特征和所述动态层级关注权重相乘并上采样后，与所述个人坐标增强多尺度特征相加，并通过金字塔输出层，以生成所述融合个人特征； 将所述融合个人特征通过所述行为检测头，以生成所述个人行为位置编码，包括： 将所述融合个人特征通过可变卷积，以生成个人姿态增强特征； 将所述个人姿态增强特征通过行为分类头，以生成个人行为分类编码，其中表示个人行为分类编码，表示个人姿态增强特征映射的识别框的移动速度，表示个人姿态增强特征映射的识别框的移动加速速度，表示个人姿态增强特征，表示个人姿态增强特征映射的识别框的停留时长； 将所述个人姿态增强特征通过位置回归头，以生成个人位置编码； 将所述个人行为分类编码和所述个人位置编码进行拼接，以生成所述个人行为位置编码； 将所述个人行为位置编码通过基于GRU架构的人群流量预测模型，以生成人群预测场景流量趋势，包括： 将所述个人行为位置编码通过短期GRU层，以生成短期行为特征； 将所述个人行为位置编码通过长期GRU层，以生成长期行为特征； 将所述短期行为特征和所述长期行为特征的拼接特征通过模型输出层，以生成所述人群预测场景流量趋势； 其中，所述人群流量预测模型包括所述短期GRU层、所述长期GRU层和所述模型输出层； 将所述人群预测场景流量趋势通过基于能效指标和人群舒适度的功率优化模型，以生成商业楼宇的HVAC系统的控制参数。

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