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龙图腾网获悉长江大学申请的专利一种基于计算机视觉识别动作组合效率分析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：CN114140875B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202111388679.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于计算机视觉识别动作组合效率分析方法是由向华;王同喜;易珂;陈城设计研发完成，并于2021-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于计算机视觉识别动作组合效率分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉识别动作组合效率分析方法，涉及图像处理技术领域，其技术方案要点是：具体包括以下步骤：1采用摄像头采集实时的视频数据，并对其进行预处理；2对步骤1中预处理后的视频数据中的连续动作分解为多个平移变化帧连续图像；3将与时间上下文关系的动作化解为图像分类，通过层级递进策略对图像类别进行序列组合，生成动作基本单元Ci的有序排列组合Ai＝{C1，C2，C3...Ci，Cit1，...}；4对有序排列组合Ai＝{C1，C2，C3…Ci，Ci+1，...}采用模型进行训练，得计算机视觉模型；5对基本单元进行识别。该效率分析方法使用摄象头对工厂流水线上的工人动作效率的评价，以利于快速发现流水线工作效率低下的原因，协助提高生产效率。

本发明授权一种基于计算机视觉识别动作组合效率分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉识别动作组合效率分析方法，其特征是：具体包括以下步骤： 1采用摄像头采集实时的视频数据，并对其进行预处理； 2对步骤1中预处理后的视频数据中的连续动作分解为多个平移变化帧连续图像； 3将与时间上下文关系的动作化解为图像分类，通过层级递进策略对图像类别进行序列组合，生成动作基本单元Ci的有序排列组合Ai＝{C1,C2,C3…Ci,Ci+1,…}； 所述层级递进策略的具体步骤为： A检测摄像头是否开启，若摄像头开启进行下一步，若摄像头关闭，停止后续操作； B不断对摄像头视频数据进行读取，并对基本单元进行识别，若识别成功，将每一帧输入目标检测模型后输出基本单元识别结果列表，并将其加入识别序列集detectSet，再进入下一步；若未识别出结果，则标记为“错误”基本单元； C对序列集detectSet的尺寸与窗口长度L进行比较，若detectSet的尺寸大于窗口L，调用窗口平滑策略，此时平滑与增加识别序列集交替进行；若平滑次数达到阈值或当前识别的基本单元结束时，将平滑后的结果resultSet转化为映射关系baseSet，并进行时间比对判定是否超时，若超时则添加标记并进入下一步；若detectSet的尺寸小于窗口L，直接进入下一步； D将baseSet与数据库里的步骤进行最短匹配，若与数据库里某条步骤信息匹配正确，则定义为“有效”步骤，将baseSet舍弃，同时将匹配到的步骤加入stepSet匹配到序列，并进行下一步；若匹配失败，将baseSet第一个基本单元标记为“无效”； E将“有效”的步骤序列stepSet再与数据库里的动作流程信息匹配，若与数据库中的某条动作信息里的步骤序列匹配无误，则为“有效”的动作流程；若stepSet与数据库中的任意一条动作信息里的步骤序列均匹配有误时，则为“无效”的动作流程； 4对有序排列组合Ai＝{C1,C2,C3…Ci,Ci+1,…}采用模型进行训练，得计算机视觉模型； 5对基本单元进行识别，且对基本单元的识别结果序列进行解释与处理，并将其与标准数据库进行比对，得出序列与数据库的匹配率，即达到规范动作行为分析。

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