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龙图腾网获悉东南大学申请的专利手机盗拍行为在线自动识别告警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：CN115205786B 。

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：202210882783.5，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权手机盗拍行为在线自动识别告警方法是由金立左;屠实;马游;金星;肖瑶设计研发完成，并于2022-07-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本手机盗拍行为在线自动识别告警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种手机盗拍行为在线自动识别告警方法，以计算机显示屏上内嵌微型摄像头拍摄视频为信息载体，使用深度神经网络模型、模型轻量化和模型部署技术，实现手机盗拍行为智能化识别，同时保证模型在边缘计算模块上快速稳定运行；本发明将先进人工智能算法用于工作人员使用手机盗拍屏幕输出信息违规行为的自动识别告警，是人工智能技术在信息安全领域的高价值落地应用，对推动智慧监控技术发展具有十分重要的现实指导意义。

本发明授权手机盗拍行为在线自动识别告警方法在权利要求书中公布了：1.手机盗拍行为在线自动识别告警方法，其特征在于：以计算机显示屏上内嵌微型摄像头拍摄视频为信息载体，使用深度神经网络模型、模型轻量化和模型部署技术，实现手机盗拍行为智能化识别，同时保证模型在边缘计算模块上快速稳定运行；具体包括如下主要步骤： 步骤1，视频采集留档及送检； 步骤2，手机检测模型模块化设计；步骤2中，手机检测模型模块化设计，该步骤分为三部分： 步骤2.1：主干网络采用深度卷积网络CSPdarknet53进行特征提取，该网络泛化能力强且计算复杂性适中； 步骤2.2：盗拍者距离摄像机存在远近差异，设计一种新颖的目标感知模块，提高模型对目标位置变化的适应力；步骤2.2：目标感知模块，提高模型对目标位置变化的适应力； 目标感知模块实现过程，描述如下： 首先，用不同尺度的卷积核提取特征，然后进行特征加权，描述如下： xsum＝α1f1xin+α2f2xin+α3f3xin 其中xin为输入特征，αi为权重因子，fi·表示用不同卷积核提取特征，实际使用空洞卷积，膨胀率分别取1,2,3； 接着，对加权特征分别进行通道注意力和空间注意力处理，通道注意力处理，描述如下： 其中表示逐点相乘，采用平均池化AvgPool·，δ为Relu函数，σ为Sigmoid激活函数； 空间注意力处理，描述如下： 其中表示逐点相乘，采用softmax·激活函数，表示通道方向上求平均值，表示通道方向上取最大值； 最后，将通道注意力和空间注意力加权融合，描述如下： xout＝β1xCA+β2xSA+β3xsum 其中βi为加权因子； 上述目标感知模块融合了空间注意力和通道注意力，实现了空间和通道注意力的互补提升，提高了模型对手机拍摄姿态变化的鲁棒性； 步骤2.3：使用交叉聚合多尺度特征模块对第一部分输出特征进行融合，增强模型对盗拍姿态多变的适应力； 步骤3，无锚框正负样本分配优化策略； 步骤3中，无锚框正负样本分配优化策略，该步骤分为三部分： 步骤3.1：生成候选区域，用无锚框目标检测方法，特征图上每个位置只生成一个候选区域； 步骤3.2：确定正样本区域，根据候选框与真实框的IoU值确定正样本； 步骤3.3：扩展正样本区域，将第二部分选出的正样本周围3×3区域均选为正样本，提高正样本数量，缓解正负样本不平衡问题； 步骤4，手机盗拍识别预警及模型部署； 步骤5，监控中心推送告警并记录数据。

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