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龙图腾网获悉贵州蚁栖同悟科技有限公司申请的专利基于AI的厂区异常行为识别监控方法及系统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：CN120088737B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510565723.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于AI的厂区异常行为识别监控方法及系统是由陈鹏;沈宇;何明辉设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的厂区异常行为识别监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于AI的厂区异常行为识别监控方法及系统，方法包括：获取目标厂区内多个监控设备实时采集的连续视频流数据；对连续视频流数据进行时间维度切分及空间维度预处理，得到与动态行为序列对应的多帧行为特征集合，将多帧行为特征集合输入预训练的异常行为识别模型，对骨骼关键点特征、环境关联物体轮廓特征及动作轨迹特征进行跨模态关联融合，生成目标行为特征向量，与预设的异常行为特征库进行相似度匹配，确定异常行为类别，在判定属于异常行为类别时，根据行为类型触发对应的预警信号，并进行实时告警显示。通过本发明，可以解决现有监控系统准确性、实时性不足的问题。

本发明授权基于AI的厂区异常行为识别监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的厂区异常行为识别监控方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标厂区内多个监控设备实时采集的连续视频流数据，所述连续视频流数据包含至少一个目标对象的动态行为序列； 将所述连续视频流数据按照预设时间间隔划分为多个视频片段，每个视频片段包含固定数量的连续视频帧； 针对每一视频帧，调用预训练的骨骼关键点检测网络，提取所述目标对象的骨骼关键点特征，所述骨骼关键点特征包括各关节点的三维坐标及相邻关节点之间的运动速度参数； 调用物体轮廓分割网络，对所述视频帧进行对象区域定位，生成所述目标对象的初始边界框坐标及置信度参数； 基于所述初始边界框坐标向外扩展预设比例的检测区域，生成候选物体搜索区域，所述候选物体搜索区域覆盖所述目标对象周围预设半径范围内的空间范围； 调用候选物体检测网络，对所述候选物体搜索区域内的像素进行滑动窗口遍历，识别出所有潜在交互物体的候选边界框集合，所述候选边界框集合包括各候选物体的位置坐标及物体类别预测结果； 基于所述物体类别预测结果与预设的交互物体类别清单进行匹配筛选，剔除所述候选边界框集合中不属于所述清单的候选物体，得到目标交互物体集合； 将所述目标交互物体集合中的各候选物体对应的图像区域输入预训练的轮廓分割网络，生成各候选物体的精确轮廓掩膜，所述精确轮廓掩膜由二值化像素矩阵描述物体形状的闭合边界； 基于所述精确轮廓掩膜提取物体形状描述符，所述物体形状描述符通过轮廓多边形顶点坐标序列及曲率变化特征进行编码，所述曲率变化特征由相邻顶点连线的角度变化率计算生成； 获取所述目标对象的骨骼关键点特征中的躯干中心点坐标，并计算所述精确轮廓掩膜的质心坐标，基于所述躯干中心点坐标与所述质心坐标的三维空间差值，生成相对距离参数； 将同一候选物体的物体形状描述符及相对距离参数进行组合，形成环境关联物体轮廓特征; 从所述视频片段的每一视频帧中提取所述目标对象的躯干中心点空间坐标，并按视频帧采集时间顺序排列生成初始位置坐标序列； 对所述初始位置坐标序列中相邻两个视频帧的躯干中心点空间坐标进行差值计算，获得所述目标对象在相邻视频帧之间的位置变化差值，所述位置变化差值包含水平方向偏移量及垂直方向偏移量； 根据所述位置变化差值的水平方向偏移量与垂直方向偏移量的比例关系，确定所述目标对象在每对相邻视频帧之间的移动方向角度，并将所有移动方向角度按时间顺序串联生成位移方向序列； 基于所述位置变化差值的绝对值与相邻视频帧之间的时间间隔的比值，计算所述目标对象在每对相邻视频帧之间的瞬时移动速率，并将所有瞬时移动速率按时间顺序排列生成速率变化序列； 对所述速率变化序列中相邻两个瞬时移动速率的差值进行时间窗口滑动计算，获得所述目标对象在连续时间窗口内的速率变化差值，并将所有速率变化差值按时间顺序拟合生成加速度变化曲线； 将所述位移方向序列中的每个移动方向角度与所述加速度变化曲线中对应时间节点的速率变化差值进行特征绑定，形成时间轴对齐的融合轨迹数据，并将所述融合轨迹数据编码为动作轨迹特征； 将同一视频帧对应的骨骼关键点特征、环境关联物体轮廓特征及动作轨迹特征进行组合，形成多帧行为特征集合； 将所述多帧行为特征集合输入预训练的异常行为识别模型，通过所述异常行为识别模型中的多模态特征编码层对所述骨骼关键点特征、环境关联物体轮廓特征及动作轨迹特征进行跨模态关联融合，生成目标行为特征向量； 基于所述目标行为特征向量与预设的异常行为特征库进行相似度匹配，确定所述目标对象的行为类型是否属于预定义的异常行为类别； 若判定属于所述异常行为类别，则根据所述行为类型触发对应的预警信号，并将所述预警信号及关联视频帧发送至目标终端设备进行实时告警显示。

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