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龙图腾网获悉海南大学申请的专利一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法及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：CN119418260B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411366754.9，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法及系统是由张志富;魏晨辉;张喜瑞;刘俊孝设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法及系统，其中一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法，包括以下步骤：S1、第一模型与第二模型的构建，S2、第一模型的人物检测，S3、第二模型的人数统计；本发明通过设计轻量化模型并部署于ARM架构MCU中，实现了低功耗、低成本的嵌入式系统边缘计算，系统在本地完成数据处理与计算，避免了数据上传至云端服务器，从而有效提升了数据安全性；此外，本发明采用双模型构建使得系统在无人状态下利用第一模型进行人物检测，实现快速推理，显著减少了计算资源的无效消耗，进一步降低了整体功耗。

本发明授权一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于双模型架构的嵌入式人数统计方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、第一模型与第二模型的构建： S11、使用COCO2017数据集，提取人像图片制作数据集； S12、使用数据集通过TensorFlow训练第一模型与第二模型，第一模型采用MobileNet V1模型，第二模型采用改进的Tiny YOLO V2模型，所述第二模型将Tiny YOLO V2的骨干网络进行替换形成改进的Tiny YOLO V2，具体包括以下结构：第一个卷积块、第二个卷积块、第三个卷积块、第四个卷积块、第一个深度可分离卷积块、第二个深度可分离卷积块、第三个深度可分离卷积块、第四个深度可分离卷积块以及最后一个卷积层； S13、将第一模型与第二模型部署于ARM架构微控制单元中； S2、第一模型的人物检测： S21、接收采集到的当前图像信息； S22、对采集到的图像信息进行预处理，进入至第一模型； S23、第一模型的推理：第一模型采用MobileNet V1模型对图像信息进行输出； S24、第一模型的后处理：对第一模型的输出进行反量化处理以判断人物是否存在，当检测到人物消失时，重复执行步骤S2；当检测到人物存在时，激活第二模型，进入步骤S3； S3、第二模型的人数统计： S31、接收采集到的当前图像信息； S32、对采集到的图像信息进行预处理，进入至第二模型； S33、第二模型的推理：第二模型采用改进的Tiny YOLO V2模型对图形信息进行输出； S34、第二模型的后处理：对第二模型的输出进行解码与非极大值抑制处理以获取人数信息，当检测到人物存在时，重复执行步骤S3；当检测到人物消失时，激活第一模型，返回步骤S2。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人海南大学，其通讯地址为：570000 海南省海口市人民大道58号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。