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龙图腾网恭喜中国铁路兰州局集团有限公司;北京佳讯飞鸿电气股份有限公司;佳讯飞鸿(北京)智能科技研究院有限公司申请的专利视频图像的监控方法和装置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：CN112163566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202011168835.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权视频图像的监控方法和装置是由程相德;陈博;李占文;陈虎林;李世春;杨永成;祁万军;李金堂;曹峥;钟昊设计研发完成，并于2020-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本视频图像的监控方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了视频图像的监控方法和装置，包括：采集工作环境下的视频图像；创建人体姿态检测模型；将视频图像输入到人体姿态检测模型中，得到多个预测关键点；将多个预测关键点输入到支持向量机SVM中，得到分类结果；根据分类结果确定目标对象的姿态；根据目标对象的姿态确定目标对象为正常或异常，采用AI处理器对视频图像进行监控，确定工作人员姿态是否异常，识别精度高，成本低。

本发明授权视频图像的监控方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种视频图像的监控方法，其特征在于，所述方法包括： 采集工作环境下的视频图像； 创建人体姿态检测模型； 将所述视频图像输入到所述人体姿态检测模型中，得到多个预测关键点； 将所述多个预测关键点输入到支持向量机SVM中，得到分类结果； 根据所述分类结果确定目标对象的姿态； 根据所述目标对象的姿态确定所述目标对象为正常或异常； 所述创建人体姿态检测模型包括： 对所述视频图像进行标注，得到标注关键点； 将所述标注关键点的视频图像输入到深度学习神经网络算法中，得到关键点热力图； 将所述标注关键点以下采样的方式进行计算，得到训练图像的关键点； 在所述训练图像中，将所述标注关键点以下采样的方式，通过高斯滤波算法将所述训练图像的关键点分布到所述关键点热力图上； 通过损失函数对所述训练图像的关键点和预测关键点进行修正，得到第一修正差值； 设定初始化的偏置值，将所述初始化的偏置值通过L1损失函数进行训练，得到偏置值； 当所述偏置值达到第一预设条件时，通过所述偏置值对所述预测关键点进行修正，得到修正后的预测关键点； 当所述第一修正差值满足第二预设条件时，所述训练图像的关键点和所述预测关键点的修正完成，并且根据所述修正后的预测关键点得到所述人体姿态检测模型； 所述方法还包括： 根据所述视频图像确定所述目标对象的形体； 根据所述目标对象的形体，得到多个中心点； 根据所述多个中心点的姿态，对每个预测关键点进行参数化，得到所述每个预测关键点相对于所述中心点的偏移； 将所述每个预测关键点相对于所述中心点的偏移，通过所述L1损失函数计算得到所述每个预测关键点的偏移； 所述方法还包括： 从所述多个中心点中选取满足第三预设条件的多个样本点，其中，每个样本点对应所述多个预测关键点； 根据所述每个样本点和所述每个样本点对应的所述多个预测关键点构建多个组合； 计算每个组合对应的置信度； 如果所述置信度等于1，则将所述组合确定为所述视频图像中的所述目标对象； 如果所述置信度等于0，则将所述组合确定为所述视频图像中的背景。

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