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龙图腾网恭喜上海交通大学申请的专利基于深度学习的乘客多标签分类方法、系统、介质及设备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：CN114973325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210555443.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权基于深度学习的乘客多标签分类方法、系统、介质及设备是由武对娣;黄海清;胡洁;戚进设计研发完成，并于2022-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的乘客多标签分类方法、系统、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的乘客多标签分类系统、方法、介质及设备，包括：图像数据采集模块：获取监控视频并转码播放，调用目标检测算法进行人员检测并截取乘客图像；属性数据集建立及处理模块：建立乘客属性数据集并遍历校对图像和标签，分别提取图像和标签列表并将标签转化为独热码；乘客属性识别模块：加载图像并预处理、加载属性标签并重排，划分数据集，配置深度神经网络模型参数并训练，进行模型预测，在图像层面和属性层面计算评价指标；结果显示和保存模块：构建背景和预测字典，打印属性识别和评价结果并保存。本发明可实现重点乘客识别，为电梯大数据、智能安防、广告投放等工作提供技术支持，提高电梯乘坐的安全性和商业性。

本发明授权基于深度学习的乘客多标签分类方法、系统、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的乘客多标签分类系统，其特征在于，包括：图像数据采集模块：获取监控视频并转码播放，调用目标检测算法进行人员检测并截取乘客图像；属性数据集建立及处理模块：建立乘客属性数据集并遍历校对图像和标签，分别提取图像和标签列表并将标签转化为独热码；乘客属性识别模块：先加载图像并预处理、加载属性标签并重排，接着划分数据集，配置深度神经网络模型参数并训练，然后进行模型预测，在图像层面和属性层面计算评价指标；结果显示和保存模块：构建背景和预测字典，打印属性识别和评价结果并保存；所述图像数据采集模块包括有依次通信连接的监控视频获取单元、人员检测单元、图像截取单元；所述监控视频获取单元，利用电梯顶部安装的摄像头实时采集监控视频、转码并流畅播放；所述人员检测单元，调用深度学习方法，检测视频流中的人员；所述图像截取单元，用于在视频流中截取人员检测回归框，并保存至数据集路径；所述属性数据集建立及处理模块包括：建立电梯图像数据集，包含图像文件夹与标签csv文件；利用乘客属性数据集建立及处理方法，遍历校对图像与标签使之一一对应；分别提取图像和标签列表，并将文字标签转化为二值化独热码；所述乘客属性识别模块包括：模型搭建及训练单元，用于准备训练数据、配置网络参数和训练深度学习模型；模型测试及评价单元，用于分别在图像层面和属性层面评价模型性能，评价指标包括准确率、精确率和召回率。

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