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龙图腾网获悉西南石油大学申请的专利融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测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：CN117392753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202311386768.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法是由王龙业;叶浩;曾晓莉;肖越;张高远;陈春林;翁静粱;易婷设计研发完成，并于2023-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法，包括如下步骤：使用SlowFast网络为基础构建动作识别模型，获取具有层级结构的多尺度时空特征，在视频帧采集阶段提出了非均匀采样方法，有效提升网络对相似行为细节变化特征的关注，并在特征提取网络后面嵌入提出的融合浅层特征的级联池化三维空间金字塔特征强化模块，增强不同尺度下的特征适用性，有效减少动作细节信息在特征提取过程中的丢失和降低背景信息的干扰，达到特征强化的效果；采用一阶段轻量型目标检测网络YoloX为基础搭建人体位置边框检测模型，抽取关键帧实现人员检测，使用ROI提取方式获取人体对应区域的时空特征并进行动作分类，判断视频中有无不文明行为，实验证明该方法可以有效提升时空动作检测效果。

本发明授权融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法在权利要求书中公布了：1.融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集具有不文明行为的监控视频和网络视频数据，将视频片段按一秒30帧转换为图像，并对视频帧进行一秒一帧的标注，最后按4：1的比例划分为训练集和测试集，完成不文明行为时空动作检测数据集的制作； S2、对步骤S1得到的数据集使用非均匀采样方法得到更适用于涉及相似动作任务的输入数据分布，分别获取T帧视频信息和β×T帧视频信息作为输入样本，其中β＝14； S3、使用以SlowFast为基础搭建的特征提取网络对步骤S2采样得到的输入数据样本进行特征提取，Slow通道以β×T帧视频信息作为输入样本学习空间语义信息，Fast通道以T帧视频信息作为输入样本学习运动信息； S4、对S3中得到的特征数据使用融合浅层特征的级联池化三维空间金字塔进行特征强化，采用YoloX网络检测样本中人员位置，利用ROI算法提取对应关键区域的特征，将特征送入分类网络进行分类并判断是否存在不文明行为； 所述步骤S2包括如下步骤： S21、对数据集使用非均匀采样方法进行样本采样操作，在保证模型计算量不变的情况下，得到更适合任务的数据分布，提升网络对相似动作细节变化特征的关注，该方法可表示为： 其中Z＝{...-3，-2，-1，0，1，2，3...}代表想选取的视频帧数量；t0为当前预测时刻视频帧的对应采样时间；r为非均匀采样的间隔系数，默认为1；sgn表示符号函数；以上描述适用于采样奇数帧的情况，如果是偶数帧，则在t0时刻后，以当前采样间隔的二分之一为采样间隔多取一帧，整个集合按照时间顺序排列代表该样本。

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