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龙图腾网恭喜杭州慧景科技股份有限公司申请的专利一种基于卷积神经网络的高速公路视频多模型行人识别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：CN119785300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-30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：202510280129.0，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于卷积神经网络的高速公路视频多模型行人识别方法是由沈春钟;屠一锋;陈俊杰;吴杰;熊泽平设计研发完成，并于2025-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于卷积神经网络的高速公路视频多模型行人识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于卷积神经网络的高速公路视频多模型行人识别方法，包括通过监控摄像机获取视频流并截取连续帧图像；对图像进行多环境补偿预处理，生成标准化特征图组；将特征图组输入三个并行卷积神经网络模型，分别提取空间、运动和上下文特征矩阵；通过动态特征融合模块对特征矩阵进行融合，得到综合特征张量；基于环境感知模块输出的实时环境参数，对综合特征张量进行自适应加权，生成环境补偿特征张量；利用级联分类器对特征张量进行多层次分析，输出初始识别结果；最后通过时间序列验证模块对连续帧的识别结果进行时空一致性验证，生成最终识别结果。本发明可以提高高速公路视频行人识别在复杂环境下的准确性和鲁棒性，提升系统可靠性。

本发明授权一种基于卷积神经网络的高速公路视频多模型行人识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于卷积神经网络的高速公路视频多模型行人识别方法，其特征在于包括以下步骤：S1.通过监控摄像机实时获取高速公路视频流数据，并截取连续帧图像构成输入序列，其中；S2.对输入序列执行多环境补偿预处理，生成标准化特征图组；S3.将标准化特征图组输入并行设置的三个卷积神经网络模型，分别获取空间特征矩阵、运动特征矩阵、上下文关联矩阵；S4.通过动态特征融合模块对三个特征矩阵进行多模型特征融合，计算得到综合特征张量，其维度为；S5.基于环境感知模块输出的实时环境参数，对综合特征张量执行自适应特征加权，生成环境补偿特征张量；S6.采用级联分类器对进行多层次特征分析，输出初始识别结果集；S7.通过时间序列验证模块对连续帧的执行时空一致性验证，生成最终识别结果，其中；所述S4中的动态特征融合模块执行以下操作：；其中，表示通道维度拼接操作，为动态权重系数，计算式为：；式中为Sigmoid函数，为可学习参数矩阵，为偏置项；所述S5中的自适应特征加权过程包括：；其中表示逐元素相乘，为环境补偿矩阵，其计算式为：；式中为实时降雨强度系数，为雾浓度系数，为光照强度系数，为补偿系数；所述S6的级联分类器包含：S61.第一级分类器采用深度可分离卷积层提取局部特征，输出初步分类置信度；S62.第二级分类器通过空洞卷积层扩大感受野，计算全局关联置信度；S63.最终分类决策函数为：；其中为时序关联置信度，为固定权重参数。

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