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龙图腾网获悉中国船舶集团有限公司第七〇九研究所申请的专利异常行为识别方法及装置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：CN118570872B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410691149.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权异常行为识别方法及装置是由程义林;乔宏永;余梦帅;陈龙设计研发完成，并于2024-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常行为识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请属于图像处理技术领域，具体公开了一种异常行为识别方法及装置，其中方法包括：获取初始图像序列，初始图像序列中的图像为包含目标的最小矩形图像；将初始图像序列输入至目标剪影深度学习模型，生成目标的初始剪影序列；目标剪影深度学习模型是基于样本图像及预先确定的二值化剪影标注信息训练后获取的；截取非规律的部分初始剪影序列作为初始行为剪影序列；基于初始行为剪影序列和预训练好的异常行为深度学习模型，获取异常行为分类结果；异常行为深度学习模型用于确定输入的剪影序列的异常行为分类结果。本申请实现了对持续时间较短且发生突然的异常行为的识别，且避免了直接将初始剪影序列作为输入导致的过多的冗余背景信息。

本发明授权异常行为识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种异常行为识别方法，其特征在于，包括： 获取初始图像序列，所述初始图像序列中的图像为包含目标的最小矩形图像； 将所述初始图像序列输入至目标剪影深度学习模型，生成所述目标的初始剪影序列；其中，所述目标剪影深度学习模型是基于样本图像及预先确定的二值化剪影标注信息训练后获取的； 截取非规律的部分所述初始剪影序列作为初始行为剪影序列； 基于所述初始行为剪影序列和预训练好的异常行为深度学习模型，获取异常行为分类结果；其中，所述异常行为深度学习模型用于确定输入的剪影序列的异常行为分类结果； 所述基于所述初始行为剪影序列和预训练好的异常行为深度学习模型，获取异常行为分类结果，包括： 对所述初始行为剪影序列进行拟合，获取拟合后的行为剪影序列； 将所述拟合后的行为剪影序列输入至预训练好的异常行为深度学习模型，获取异常行为分类结果； 所述对所述初始行为剪影序列进行拟合，包括： 对所述初始剪影序列中的剪影图像进行等高和等宽处理，并确定处理后的剪影图像中所述目标的至少两个关键点的位置； 在所述初始剪影序列中规律部分对应的行为序列中，基于时序连续的剪影图像中第一关键点的位置，确定所述第一关键点在x方向上的第一平均变化率和y方向上的第二平均变化率； 基于所述第一平均变化率，设定x方向上的第一阈值；基于所述第二平均变化率，设定y方向上的第二阈值； 若所述初始行为剪影序列中的当前剪影图像相较于时序连续的前一张剪影图像在x方向上的第一变化率超出所述第一阈值，且与所述当前剪影图像时序连续的后一张剪影图像相较于所述当前剪影图像在x方向上的变化率超出所述第一阈值，则在x方向上对所述当前剪影图像进行拟合，调整为所述前一张剪影图像和所述后一张剪影图像在x方向上的坐标值的平均值； 若所述初始行为剪影序列中的当前剪影图像相较于时序连续的前一张剪影图像在y方向上的第三变化率超出所述第二阈值，且与所述当前剪影图像时序连续的后一张剪影图像相较于所述当前剪影图像在y方向上的变化率超出所述第二阈值，则再y方向上对所述当前剪影图像进行拟合，调整为所述前一张剪影图像和所述后一张剪影图像在y方向上的坐标值的平均值。

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中国船舶集团有限公司第七〇九研究所，其通讯地址为：430074 湖北省武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1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”。

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