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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计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：CN116468987B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202310281422.X，技术领域涉及：G06V10/94；该发明授权适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统是由杜启亮;黄光积;田联房设计研发完成，并于2023-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统，可以根据不同硬件平台的算力以及不同扶梯场景下行人运动信息来自适应地选取适合该硬件平台以及应用场景的最优的检测模型和跟踪模型，并且使用改进的跟踪模型提升跟踪效果，并且使用软件加速算法对检测模型进行加速，使用改进的量化算法提升模型推理速度和减少模型的参数量，然后自适应地确定用于统计客流的ROI区域的位置、大小，对通过扶梯口的ROI区域的人数进行统计，提出行人检测去重、行人人数修正等算法来提升人数统计的准确率。本发明可以适用不同算力的硬件平台，适用不同的扶梯场景，并具有提升模型跟踪效果，提升模型检测速度，针对不同硬件和应用场景具有很好的鲁棒性。

本发明授权适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统在权利要求书中公布了：1.适应不同硬件多场景的鲁棒扶梯客流统计系统，其特征在于，包括： 硬件检测及其性能测试模块，该模块能够获取应用平台的CPU信息、内存信息和GPU信息，并对硬件的算力和深度学习模型的推理速度进行测试，系统中其它模块共享硬件检测及其性能测试模块所获取的信息和测试的数据，并根据获取的信息和数据对其相应的算法作改进和优化； 适应多场景的行人信息检测模块，该模块用于检测不同场景的行人信息，包括视频帧中的人流的密集程度、行人的运动方向、行人的运动轨迹以及行人的运动速度；采用CrowdNet用于估计人群的密度，从而快速定位初步优选的ROI客流统计区域，基于YOLOv4和跟踪模型能够准确对行人进行检测和跟踪，并根据运动方向和运动轨迹获取行人的运动速度； 跟踪模型自适应模块，根据硬件检测以及性能测试模块获得的推理速度，自适应确定是否需要跟踪模型，以及使用的跟踪模型的类型；对于使用的跟踪模型的情况，为了克服原来跟踪模型仅使用IoU作为权值而存在的无法判断两个不相交问题以及没有考虑检测框和跟踪框形状的问题，提出一种改进的检测框和跟踪框匹配的矩阵权值计算方法，该方法既考虑到检测框和跟踪框的重叠度，还考虑到两个框之间的距离远近以及框的尺寸差异，以及提供适应多场景下对检测框和跟踪框形状关注程度的缩放因子，提高跟踪的准确率； 检测模型自适应模块，根据硬件检测以及性能测试模块获得的硬件信息和硬件的推理速度以及跟踪模型自适应模块所确定的跟踪模型类型，自适应选择最优的模型，并对现有的相应模型进行改进以匹配硬件设备和提高硬件的利用率；该模块具有推理加速的功能，加速功能通过改进检测模型后处理nms的软件上的处理过程、一种非对称式截断映射及基于KL散度评价量化方法以及一种多线程图像处理和目标检测的加速方法来实现； ROI区域自适应模块，根据CrowdNet的人群密度估计，确定人流量密集的区域作为初步的客流统计ROI区域，根据行人的行走方向确定ROI区域的方向，根据检测模型自适应模块中的检测模型的推理速度，确定ROI区域的长和宽； 行人人数计数模块，在ROI区域自适应模块确定了ROI区域之后，根据检测模型和跟踪模型对经过ROI区域的行人进行检测和跟踪，然后进行客流统计；对于跟踪模型自适应模块中不使用跟踪算法的情况，为了增加客流量统计的准确率，使用灰度直方图比较算法，比较ROI进口处和ROI出口处的区域的人头的相似度，从而判断是否重复对同一个人进行计数；为了解决人流拥挤时检测模型因为遮挡而导致的漏检问题，提出一个乘客人数修正算法以提高客流统计的准确率。

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