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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测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：CN118587762B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202410633363.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法是由谢国波;马慧聪;刘伟松;苏庆;林志毅;黄剑锋设计研发完成，并于2024-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法，涉及行为检测技术领域。本发明包括以下步骤：Step1：构建包含香烟的图像数据集，收集各种场景中包含香烟的图像，利用LabelImg注释软件将收集得到的香烟的图像制作成PASCALVOC格式的数据集；Step2：数据预处理和数据集划分，对包含香烟的图像数据进行标注，打上吸烟和未吸烟的标签，然后将标注数据划分为训练集、验证集和测试集。本发明可以捕获包含香烟的特征图局部跨通道信息交互。相比于传统网络本发明引入MRA注意力机制，既能处理局部特征，又能捕捉全局上下文，从而提高了网络的整体性能和泛化能力。

本发明授权一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于SDVGNet网络的吸烟行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：构建包含香烟的图像数据集，收集各种场景中包含香烟的图像，利用LabelImg注释软件将收集得到的香烟的图像制作成PASCALVOC格式的数据集； S2：数据预处理和数据集划分，对包含香烟的图像数据进行标注，打上吸烟和未吸烟的标签，然后将标注数据划分为训练集、验证集和测试集； S3：设计SDVGNet网络，在SDVGNet网络中，对输入的包含香烟的图片，首先运用卷积操作和基于注意力机制的特征提取操作，进行特征提取得到包含香烟的特征图，然后运用上采样操作、空间通道细化融合操作和上下文增强操作对包含香烟的特征图进行多尺度特征融合，并把这些特征传递给输出层进行最后的回归预测； SDVGNet网络用于执行以下步骤： 对输入的包含香烟的图片F，先经过两次卷积操作对其进行下采样得到压缩后的特征图F1；然后应用C3ECA模块进行特征提取得到特征图F2；然后再对得到的特征图进行一次卷积操作并应用C3ECA模块进行特征提取得到特征图F3；然后将特征图F3输入到PCAK模块对其进行特征加强得到特征图F4；然后将特征图F4输入到SMConv模块减少特征图中的冗余特征得到特征图F5；对特征图F5应用上采样操作得到特征图F6；将特征图F2与特征图F6进行一次特征融合操作得到特征图F7；然后将F7输入到SMConv模块减少特征图中的冗余特征得到特征图F8；最后将F8输入到Conv2d模块进行一次二维卷积操作得到最终的吸烟行为检测结果； S4：网络的训练与验证：在S3设计的SDVGNet网络基础上训练并更新各层的参数，先初始化所有神经网络参数，使用交叉熵损失函数来度量模型预测结果与真实标签之间的差异；然后将S2得到的测试集输入到SDVGNet网络中，通过SDVGNet网络对测试集中图片吸烟行为识别的准确率来评估SDVGNet网络在吸烟行为检测任务中的性能；最后根据验证结果，调整网络的超参数和结构； S5：将训练好的SDVGNet网络应用到吸烟行为检测任务中。

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