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龍圖騰網恭喜南京理工大學申請的專利一種基于三維深度視覺的致險行為時空特征獲取與識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114694240B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202011467738.0，技術領域涉及：G06V40/20；該發明授權一種基于三維深度視覺的致險行為時空特征獲取與識別方法是由劉庭煜;孫毅鋒設計研發完成，并于2020-12-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于三維深度視覺的致險行為時空特征獲取與識別方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于三維深度視覺的致險行為時空特征獲取與識別方法，所述方法包括以下步驟：步驟1：針對需對致險行為進行監控的區域，構建視覺傳感網絡，經過信息采集通過人體姿態估計算法獲得行為人各行為的骨架關節點坐標信息；步驟2：對骨架關節點坐標信息進行預處理；步驟3：基于深度學習設計致險行為在線時空特征獲取與識別模型；步驟4：構建深度學習模型，聯合分類回歸模塊損失函數對模型進行訓練；步驟5：使用深度傳感器實時采集行為人骨架數據，并將數據流輸出至深度學習模型中進行識別，并將識別結果存儲至數據庫中。本發明能夠實現無需安全管理行為人的參與，即可識別預定義的行為類別，以實現實時智能監控。

本發明授權一種基于三維深度視覺的致險行為時空特征獲取與識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于三維深度視覺的致險行為時空特征獲取與識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟1：針對需對致險行為進行監控的區域，構建深度傳感器組成的視覺傳感網絡，以視頻流的形式對區域內行為人信息進行連續采集，通過基于深度傳感器的人體姿態估計算法獲得行為人各行為的骨架關節點坐標信息，以此構建致險行為數據集；步驟2：對致險行為數據集中的骨架關節點坐標信息進行預處理；步驟3：基于深度學習設計致險行為在線時空特征獲取與識別模型，所述模型包括時間特征提取模塊和空間特征提取模塊，基于時序卷積網絡的時間特征提取模塊負責時序特征的提取，基于圖神經網絡的空間特征提取模塊負責空間特征的提取，其中，所述空間特征提取模塊包括行為時間邊界框回歸模塊和幀級別行為分類模塊，所述基于時序卷積網絡的時間特征提取模塊的輸出作為所述行為時間邊界框回歸模塊和幀級別行為分類模塊的輸入，所述行為時間邊界框回歸模塊用于預測當前行為已持續時長，所述幀級別行為分類模塊用于判斷當前時間點行為類別；步驟4：構建深度學習模型，將預處理后的骨架關節點坐標信息導入至所述致險行為在線時空特征獲取與識別模型中，聯合分類回歸模塊損失函數對模型進行訓練；步驟5：使用深度傳感器實時采集行為人骨架數據，構建行為識別系統，并將數據流輸出至所述深度學習模型中進行識別，并將識別結果存儲至數據庫中。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市孝陵衛200號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。