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龙图腾网获悉浙江晨泰科技股份有限公司申请的专利一种基于多模态数据融合的线路巡检通道人群行为识别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：CN120853224B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202511353473.4，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于多模态数据融合的线路巡检通道人群行为识别方法及系统是由金响;温从卫;程鹏鹏;陈谊;刘亚平;苗量;胡少娜设计研发完成，并于2025-09-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的线路巡检通道人群行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于多模态数据融合的线路巡检通道人群行为识别方法及系统，属于人工智能领域，用以提高线路巡检通道场景下人群行为识别的准确性。该方法包括：处理设备获取可见光摄像头采集的线路巡检通道的视频流；处理设备获取深度相机采集的线路巡检通道的3D点云流；处理设备从视频流中提取时序图像特征序列，以及从3D点云流中提取时序3D点云特征序列，其中，时序图像特征序列与时序3D点云特征序列为同一目标时刻的特征序列；处理设备通过图神经网络对时序图像特征序列和时序3D点云特征序列执行趋于正交化执行聚合处理，得到线路巡检通道在目标时刻的行为检测结果。

本发明授权一种基于多模态数据融合的线路巡检通道人群行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的线路巡检通道人群行为识别方法，其特征在于，应用于处理设备，所述方法包括： 所述处理设备获取可见光摄像头采集的线路巡检通道的视频流； 所述处理设备获取深度相机采集的所述线路巡检通道的3D点云流； 所述处理设备从所述视频流中提取时序图像特征序列，以及从所述3D点云流中提取时序3D点云特征序列，其中，所述时序图像特征序列与所述时序3D点云特征序列为同一目标时刻的特征序列； 所述处理设备通过图神经网络对所述时序图像特征序列和所述时序3D点云特征序列执行趋于正交化的聚合处理，得到所述线路巡检通道在所述目标时刻的行为检测结果； 所述时序图像特征序列作为初始的时序图像特征序列，所述时序3D点云特征序列作为初始的时序3D点云特征序列；所述处理设备通过图神经网络对所述时序图像特征序列和所述时序3D点云特征序列执行趋于正交化的聚合处理，得到所述线路巡检通道在所述目标时刻的行为检测结果，包括： 所述处理设备将所述初始的时序图像特征序列与所述初始的时序3D点云特征序列的特征序列长度对齐，得到对齐的时序图像特征序列和对齐的时序3D点云特征序列； 所述处理设备通过正交序列模版对所述对齐的时序图像特征序列和所述对齐的时序3D点云特征序列进行正交赋值，得到趋正交的时序图像特征序列和趋正交的时序3D点云特征序列； 所述处理设备将所述趋正交的时序图像特征序列视为图节点，以及将所述趋正交的时序3D点云特征序列视为边，通过图神经网络执行聚合处理，得到所述检测结果； 所述正交序列模版包括一组序列，所述一组序列中任两个序列正交；所述处理设备通过正交序列模版对所述对齐的时序图像特征序列和所述对齐的时序3D点云特征序列进行正交赋值，得到趋正交的时序图像特征序列和趋正交的时序3D点云特征序列，包括： 所述处理设备从所述一组序列选择第一序列所述对齐的时序图像特征序列进行正交赋值，得到所述趋正交的时序图像特征序列，以及所述处理设备从所述一组序列选择第二序列所述对齐的时序3D点云特征序列进行正交赋值，得到所述趋正交的时序3D点云特征序列； 其中，所述第一序列与所述对齐的时序图像特征序列的长度相同，所述第二序列与所述对齐的时序3D点云特征序列的长度相同；趋正交是指所述趋正交的时序图像特征序列和所述趋正交的时序3D点云特征序列之间趋正交； 所述第一序列和所述第二序列的长度为96， 所述第一序列对所述对齐的时序图像特征序列进行正交赋值表示如下： 其中，Frbgi为所述对齐的时序图像特征序列中的第i个特征向量，为所述第一序列中第i个向量，Frbgi′表示所述趋正交的时序图像特征序列中的第i个特征向量； 所述第二序列对所述对齐的时序3D点云特征序列进行正交赋值表示如下： 其中，Fptsi为所述对齐的时序3D点云特征序列中的第i个特征向量，为所述第二序列中第i个向量，Fptsi′表示所述趋正交的时序3D点云特征序列中的第i个特征向量。

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