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龙图腾网获悉长沙数字集团有限公司申请的专利一种融合光流与纹理特征的人群密度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：CN121661600B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610173089.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种融合光流与纹理特征的人群密度检测方法是由杨文华;邓家懿;王云丽;闫伟;曾胜遂设计研发完成，并于2026-02-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种融合光流与纹理特征的人群密度检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合光流与纹理特征的人群密度检测方法，涉及计算机视觉技术领域，步骤如下，采集摄像头实时视频流，经灰度化、高斯滤波、透视校正预处理；用图像配准与affine变换做运动补偿；基于高斯混合模型建模并提取前景生成二值化掩码；分析前景覆盖率、光流与纹理特征；预定义多ROI与密度预警标准；融合特征输入回归模型输出初始密度；动态校准修正偏差；生成热力图叠加视频实现可视化。本发明融合光流与纹理特征提升密度估算精度，抗光照和动态背景干扰；动态校准维持长期准确，动态ROI适配场景变化；热力图快速识别风险，适配多场景，满足实时监控需求。

本发明授权一种融合光流与纹理特征的人群密度检测方法在权利要求书中公布了：1.一种融合光流与纹理特征的人群密度检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 视频流采集与预处理步骤：采集摄像头实时视频流，将彩色图像转为灰度图像；采用高斯滤波降噪，通过透视变换完成校正，将图像映射至统一尺度俯视平面； 运动补偿步骤：采用图像配准技术检测摄像头抖动，通过affine变换对视频帧进行运动补偿，稳定画面，消除全局运动对前景判断的干扰； 背景建模与前景提取步骤：基于高斯混合模型构建动态背景模型，对每个像素的亮度分布建模并实时更新均值与方差；通过背景减除得到初始前景区域，结合颜色信息区分阴影与真实运动物体，经阈值化处理生成二值化前景掩码； 前景特征分析步骤：计算前景区域覆盖率，采用Lucas-Kanade算法获取光流向量，统计运动强度与运动一致性指标，提取纹理特征并计算纹理复杂度； ROI划分步骤：根据实际场景物理空间分布，预定义具有独立安全阈值的感兴趣区域，明确每个区域的物理面积与密度预警标准，不同区域的预警标准按功能差异配置； 特征融合与密度回归步骤：将前景区域覆盖率、运动强度、运动一致性及纹理复杂度特征归一化，输入训练后的梯度提升回归模型，建立特征与实际人数的映射关系，输出各ROI初始人群密度； 动态校准步骤：定期输入人工抽查的真实人数数据，驱动回归模型进行增量学习；同时融合多传感器采集的环境数据实施交叉验证，修正密度估算偏差； 热力图生成与可视化步骤：对各ROI密度值进行归一化，通过色彩查找表映射对应颜色，生成半透明颜色图层，叠加至原始视频流实现人群密度热力图实时可视化； 运动一致性精准计算步骤，通过信息熵量化光流向量方向角的分布无序程度，公式为 其中表示运动一致性信息熵；表示方向角划分的区间数量；表示第个方向角区间内的光流向量占比，通过统计前景区域内所有光流向量的方向角归属得到； 纹理复杂度综合计算步骤，融合局部二值模式与灰度共生矩阵的核心指标，公式为 其中表示纹理复杂度综合值；表示LBP特征权重，表示灰度共生矩阵特征权重，与取值均为0.4-0.6且，高密度场景取0.6、取0.4，低密度场景取0.4、取0.6；表示局部二值模式直方图的能量归一化值；分别表示灰度共生矩阵的对比度、能量、熵的归一化值。

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