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龙图腾网获悉江西帛视智能科技有限公司申请的专利基于多模态感知的摄像头协同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：CN120223845B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510487611.1，技术领域涉及：H04N7/18；该发明授权基于多模态感知的摄像头协同监控方法及系统是由郑成辉;范唯设计研发完成，并于2025-04-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态感知的摄像头协同监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视频监控技术领域，本发明公开了基于多模态感知的摄像头协同监控方法及系统，包括通过非视觉传感器节点检测环境中的异常事件信号，触发摄像头激活并对目标区域进行视觉捕捉；摄像头基于目标特征匹配进行接力追踪，生成连续运动轨迹；对追踪目标中的隐私敏感信息进行多视角协同遮蔽，生成脱敏后的监控数据并上传；在非事件触发时段优化摄像头能耗，并基于脱敏数据更新行为识别模型。本方法解决了隐私保护与监控效能的矛盾，实现跨区域模型进化及能耗降低，系统性避免了传统监控响应滞后、数据冗余、隐私泄露及高耗能问题。

本发明授权基于多模态感知的摄像头协同监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于多模态感知的摄像头协同监控方法，其特征在于：包括，通过非视觉传感器节点检测环境中的异常事件信号，触发摄像头激活并对目标区域进行视觉捕捉； 首个捕捉到目标的摄像头提取目标的颜色区块分布和运动方向，通过局域网广播至相邻摄像头，基于特征匹配实现接力追踪，生成连续运动轨迹； 所述生成连续运动轨迹包括，首个捕捉到目标的摄像头提取目标的颜色区块分布和运动方向，将目标区域像素转换至HSV颜色空间，提取设定饱和度值的连续区域作为颜色区块；通过相邻帧间区块质心偏移量计算运动方向角，在目标区域内提取梯度变化显著的角点，同时设定最小特征值阈值；对相邻两帧图像，在角点位置建立8×8像素的搜索窗口，通过迭代加权最小二乘法求解光流矢量，满足： 其中，为高斯权重矩阵，为像素点的水平梯度，为像素点的垂直梯度，为光流矢量，为时间梯度；仅保留前后帧匹配误差SSD5像素的矢量； 对保留的位移矢量进行方向聚类：将0°‑360°划分为12个30°区间；统计各区间内矢量数量，选择占比超过60%的区间中值作为主方向；剩余部分判定为目标发生转向，取最长连续轨迹段的平均方向； 通过UDP协议将所述颜色区块的HSV直方图及运动方向角广播至同一局域网内的相邻摄像头，各摄像头以10Hz频率上传目标在自身坐标系下的二维坐标及时间戳至边缘服务器，数据格式为摄像头ID，时间戳，图像坐标系； 边缘服务器根据时间戳对齐各摄像头数据，对连续两帧间缺失的坐标点采用三次样条插值算法生成平滑轨迹，取缺失段前2个已知轨迹点P0，P1和后2个点P2，P3作为控制点；若缺失段位于轨迹起始或结束位置，则通过镜像复制邻近点生成虚拟控制点； 将控制点输入Catmull‑Rom样条生成器，设定参数化步长，生成平滑路径，并对插值点进行速度一致性调整，计算已知轨迹段的平均速度；限制插值点间距离不超过×时间间隔的±20%； 若连续丢失轨迹点超过5个，标记缺失时间段，向部署在缺失区域半径3米内的备用摄像头发送补拍指令； 根据缺失时间段和最近轨迹点预测目标位置，生成球面搜索区域，球心为末次已知坐标，半径为：轨迹点最大速度×； 根据遮挡缺失区段的时间范围及预估位置，调整云台俯仰角至30°‑60°，以广角模式拍摄补录画面；对补拍画面进行运动目标检测，若检测到符合原始特征的目标，将其坐标加入轨迹数据，并通过B样条曲线与原始轨迹平滑连接； 不同摄像头对同一隐私敏感目标进行视角坐标映射，协商生成互补遮蔽区域，生成脱敏后的监控数据； 进行多视角协同遮蔽包括，各摄像头对同一隐私敏感目标进行视角坐标映射，通过标定参数将目标像素坐标转换至同一世界坐标系； 根据追踪目标在世界坐标系中的三维位置，计算各摄像头视角下的遮蔽区域投影；每个摄像头遮蔽目标投影区域中预设的50%面积，且各摄像头遮蔽区域的空间位置互不重叠； 对目标隐私区域进行语义分割，获取最小外接矩形，将当前矩形划分为m个子区域，m=参与遮蔽的摄像头数量；为每个摄像头分配一个子区域，遮蔽算法采用动态马赛克，马赛克块大小根据目标移动速度自适应调整： 遮蔽后的视频流剥离EXIF元数据，将运动轨迹数据与视频分离存储，运动轨迹数据字段包括时间戳，世界坐标，速度，运动方向；对任一摄像头画面中未被遮蔽的隐私区域部分，检查是否存在其他摄像头对该部分进行遮蔽，若存在则允许保留，否则对该摄像头追加遮蔽指令； 对遮蔽后的目标，保留其外接矩形长宽比和运动矢量方向，删除颜色直方图特征； 其中，互补遮蔽区域的生成规则为，对目标区域进行均匀网格划分，生成与摄像头数量相同的子区域；为每个摄像头分配至少一个子区域，遮蔽时采用动态马赛克算法，马赛克粒度随目标移动速度自适应调整； 在非事件触发时段，根据历史活跃度预测关闭部分摄像头电源，剩余摄像头切换广角模式覆盖全区域；云端基于脱敏后的运动轨迹数据，采用联邦学习框架更新全局行为识别模型。

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