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龙图腾网获悉天津大学申请的专利一种针对密集人群场景多层次行为识别的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：CN115457480B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202211228248.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种针对密集人群场景多层次行为识别的方法是由冯伟;韩瑞泽;颜昊旻;王立凯;王松设计研发完成，并于2022-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种针对密集人群场景多层次行为识别的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种针对密集人群场景多层次行为识别的方法，步骤s1，通过卷积神经网络提取场景中对应的特征向量；步骤s2，根据场景中对应的特征向量构建初始基础图神经网络；步骤s3，基础图神经网络特征向量计算获得图像相似度矩阵E；步骤s4，所述基础图神经网络计算行人两两之间的空间距离矩阵D；步骤s5，基础图神经网络根据相似度矩阵E和空间距离矩阵D获得关系矩阵R；步骤s6，基础神经网络采用关系矩阵R更新场景中特征向量；步骤s7，分层图网络对更新特征向量进行两次聚合获得行人特征nI、分组特征nP、全局特征nG；步骤s8、多层感知机网络获得动作类别预测结果；该方法实现了对场景中多层次动作信息的一次性识别，提高了行为识别效率。

本发明授权一种针对密集人群场景多层次行为识别的方法在权利要求书中公布了：1.一种针对密集人群场景多层次行为识别的方法，所述方法基于卷积神经网络、基础图神经网络、分层图神经网络和多层感知机网络；其特征在于；包括如下步骤： 步骤s1，通过卷积神经网络提取场景中行人目标检测框对应的特征向量； 步骤s2，根据场景中对应的特征向量构建初始基础图神经网络； 步骤s3，所述基础图神经网络特征向量两两之间计算相似度，计算获得目标相似度矩阵； 步骤s4，所述基础图神经网络采用面积归一化的空间距离度量方法计算行人两两之间的空间距离矩阵； 步骤s5，所述基础图神经网络根据相似度矩阵和空间距离矩阵获得关系矩阵R； 步骤s6，所述基础图神经网络采用关系矩阵R更新场景中特征向量； 步骤s7，所述分层图神经网络对更新特征向量进行两次聚合获得行人特征、分组特征、全局特征； 步骤s8、所述多层感知机网络按照如下公式获得动作类别预测结果： ； ； ； 其中：为单体行为识别结果，为分组的行为识别结果，为场景整体行为识别结果； 所述分层图神经网络对更新特征向量进行两次聚合获得行人特征、分组特征、全局特征； 根据关系矩阵R利用聚类算法获取行人分组预测结果； 使用聚合网络对每个分组中的所有行人特征进行按照如下公式聚合获取分组特征： ； 其中：下标k表示该特征对应的分组编号为k，即第k个分组，表示所有属于该分组的全部行人的对应特征，表示特征聚合操作，表示第k个分组对应的分组特征； 使用聚合网络对分组特征以及不属于任何分组的行人特征进行按照如下公式聚合获取全局特征： ； 其中：表示u不属于任意分组，即未参与分组的单人特征，表示全部分组形成的分组特征表示聚合得到的全局特征。

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