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龙图腾网获悉南昌航空大学申请的专利油箱安全监测方法、系统、电子设备及存储介质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：CN119810720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202510300303.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权油箱安全监测方法、系统、电子设备及存储介质是由秦城;熊宇;涂展飞;刘嘉敏;何浩霆;赵阳;姜燕群;邵明明;陈宝泽设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本油箱安全监测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种油箱安全监测方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括对预处理后的监控视频进行可疑目标检测；提取监控视频中的关键帧，根据当前帧与之前帧中行人位置变化情况跟踪行人位置；区分日常场景、加油场景、油箱区域人员异常行为场景，对于油箱区域人员异常行为场景，基于可疑的目标类别、可疑目标的空间位置、行人执行的动作类别及行人执行的空间位置将手持管状物体的人员定义为危险对象；基于危险对象的ID以及油箱的空间坐标判断危险对象与油箱的空间关系，若空间关系的近邻度超过预设阈值，则做出报警决策。本发明能够通过危险对象与油箱的空间关系，能够做出报警决策，从而能够避免在报警时出现误判以及漏判的情况。

本发明授权油箱安全监测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种油箱安全监测方法，其特征在于，所述方法包括： 接收油箱区域的监控视频，并对所述监控视频进行预处理，以得到日常场景，该步骤具体包括： 基于摄像头采集油箱区域的监控视频，并以h264标准编码将所述监控视频压缩为视频数据流； 将所述视频数据流传输至PC机中，并转码为mp4格式缓存在所述PC机的缓存器中，其中，PC机通过TCP协议与卡车后视镜处的监视器建立连接； 基于目标检测模型对预处理后的所述监控视频进行可疑目标检测，以记录可疑目标的类别以及可疑目标的空间位置，该步骤具体包括： 循环从所述监控视频中提取出图像，调整所述图像的尺寸，并将所述图像转为二维numpy数组格式； 加载目标检测预训练模型，并将二维numpy数组格式的所述图像传入所述目标检测预训练模型中； 基于所述目标检测预训练模型对二维numpy数组格式的所述图像依次进行空间特征提取、加强空间特征提取以及特征点锚框分类以及回归，以得到所述图像中的可疑目标的类别以及可疑目标的空间位置，其中，将管状物体、行人标记可疑目标、将油箱标记为关键目标，将加油枪、加油站台标记为安全目标； 基于时空行为检测模型对预处理后的所述监控视频进行行为检测，以记录行人执行的动作类别以及行人执行的空间位置，该步骤具体包括： 循环从所述监控视频中提取出图像，调整所述图像的尺寸，并将所述图像重叠转为三维numpy数组格式； 加载时空行为检测预训练模型，并将三维numpy数组格式的所述图像传入所述时空行为检测预训练模型中； 基于所述时空行为检测预训练模型对三维numpy数组格式的所述图像依次进行空间特征提取、时间特征提取、时空特征融合以及特征点锚框分类与回归，得到图像序列中行人动作的类别及空间位置； 提取所述监控视频中的关键帧，并进行预处理，根据预处理后的所述关键帧中的当前帧与之前帧中行人位置变化情况跟踪行人位置，该步骤具体包括： 循环从所述监控视频中提取出图像，调整所述图像的尺寸，并将所述图像转为二维numpy数组格式； 判断转为二维numpy数组格式的所述图像是否为第一张图片； 若是，则通过目标检测算法为所述第一张图片中的行人均分配ID，并将所述行人的空间特征进行记录； 区分所述日常场景、加油场景以及油箱区域人员异常行为场景，基于所述油箱区域人员异常行为场景、所述可疑的目标类别、所述可疑目标的空间位置、所述行人执行的动作类别以及所述行人执行的空间位置将手持管状物体的可疑目标定义为危险对象，其中，所述油箱区域人员异常行为场景具体包括：根据管状物体以及拿动作的坐标，以拿动作为中心在预设范围内寻找距离所述拿动作最近的管状物体，若存在最近的管状物体，且场景内不存在加油枪以及加油站台，则将执行拿动作的行人判定为所述危险对象； 提取所述危险对象的ID，基于所述危险对象的ID以及油箱的空间坐标判断所述危险对象与所述油箱的空间关系，若所述空间关系的近邻度超过预设阈值，则做出报警决策，该步骤具体包括： 基于所述油箱的空间坐标将所述油箱区域设定为敏感区域； 监测所述敏感区域中的所述危险对象的空间坐标点； 基于所述监控视频计算所述危险对象在所敏感区域的停留时间，并判断所述停留时间是否超过停留时间阈值，其中，根据视频FPS记录的危险人员出现在敏感区域的帧数计算危险人员在敏感区域停留的时间； 若是，则做出报警决策。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人南昌航空大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩区丰和南大道696号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。