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龙图腾网获悉宁波宏大电梯有限公司;浙江大学申请的专利一种扶梯监控视频异常检测方法与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：CN116030412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211703754.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种扶梯监控视频异常检测方法与系统是由童勤峰;钟毅;卓荣荣;杨建党;蒋俊涛;刘勇设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种扶梯监控视频异常检测方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种扶梯监控视频异常检测方法与系统，涉及扶梯检测领域，其通过联合训练好的YOLOv5目标检测模型与HR‑Net关键点提取模型获取数据集中各帧图片对应的关键点热图，并获取关键点热图对应的关键点帧间变化图，通过包含关键点帧间变化图与其对应的标签的图像标签对训练卷积神经网络得到卷积神经网络模型，在开始检测时，将待检测的扶梯监控视频图片集逐帧输入YOLOv5目标检测模型，得到各帧图片对应的行人目标框位置，并通过HR‑Net关键点提取模型预测各行人目标框位置对应的关键点热图，将关键点热图对应的关键点帧间变化图输入卷积神经网络模型预测得到其对应的标签，通过标签得出扶梯上的行为状态，其实现了扶梯监控视频异常的智能检测。

本发明授权一种扶梯监控视频异常检测方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种扶梯监控视频异常检测方法，其特征在于，包括： 获取扶梯的监控视频，将其转化为时间点连续的图片集，并逐帧判断当前帧是否为正常帧，若是，则标注为正样本，若否，则标注为负样本，得到包含正样本与负样本的模型数据集；所述正样本具体为标注有正常标签的图片，所述负样本具体为标注有异常标签的图片； 通过大规模数据集分别训练YOLOv5模型与HR-Net模型得到对应的YOLOv5目标检测模型和HR-Net关键点提取模型； 将模型数据集中的图片逐帧输入YOLOv5目标检测模型，得到各帧图片对应的行人目标框位置；通过HR-Net关键点提取模型预测各行人目标框位置对应的关键点热图； 针对各帧关键点热图，获取其对应的前向差图与后向差图，并通过对前向差图与后向差图取或操作得到当前帧关键点热图对应的关键点帧间变化图； 所述前向差图的获取公式为：BDIk＝|Hk-1-Hk|； 所述后向差图的获取公式为：FDI+＝|Hk-Hk+1|； 其中，k的取值范围为1,n-2；式中，n表示关键点热图的总帧数，Hk表示第k帧关键点热图，Hk-1表示第k-1帧关键点热图，Hk+1表示第k+1帧关键点热图，BDIk第k帧关键点热图对应的前向差图，FDIk表示第k帧关键点热图对应的后向差图； 所述关键点帧间变化图的获取公式为：CDIk＝BDIk∪FDIk，式中，CDIk表示第k帧关键点热图对应的关键点帧间变化图； 获取各关键点帧间变化图对应的图像标签对，通过图像标签对训练卷积神经网络，得到卷积神经网络模型；所述图像标签对中包括关键点帧间变化图与其对应的标签； 将待检测的扶梯监控视频图片集逐帧输入YOLOv5目标检测模型，得到各帧图片对应的行人目标框位置，并通过HR-Net关键点提取模型预测各行人目标框位置对应的关键点热图，获取各帧关键点热图对应的关键点帧间变化图，并将关键点帧间变化图输入卷积神经网络模型预测得到其对应的标签。

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