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龙图腾网获悉武汉大学申请的专利结合动作识别和目标检测的抽烟、打电话检测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：CN116580452B 。

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：202310438407.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权结合动作识别和目标检测的抽烟、打电话检测方法及系统是由涂志刚;古昊;张正博;张嘉旭;谢伟;李红艳设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合动作识别和目标检测的抽烟、打电话检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合动作识别和目标检测的抽烟、打电话检测方法及系统，通过监控摄像头采集监控场景的视频数据；对所述视频数据切割为短时间视频片段，对视频中的人员进行动作标注；将视频片段转成视频帧，对每张视频帧标注人体关键点坐标、烟坐标和手机坐标，得到模型训练数据集；建立YOLOv5‑S目标检测网络模型，然后利用构建好的数据集对2D人体关键点检测网络、3D人体姿态估计模型和YOLOv5‑S目标检测网络模型进行训练，得到训练好的各个网络模型的权重；最后将监控场所的监控视频输入训练好的网络模型，确定视频片段中是否发生抽烟、打电话的行为。本发明有效的提高抽烟、打电话事件检测的精确度，同时降低事件的漏检率。

本发明授权结合动作识别和目标检测的抽烟、打电话检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合动作识别和目标检测的抽烟、打电话检测方法，其特征在于：通过监控摄像头采集监控场景的视频数据；对所述视频数据切割为短时间视频片段，对视频中的人员进行动作标注；将视频片段转成视频帧，对每张视频帧标注人体关键点坐标、烟坐标和手机坐标，得到模型训练数据集；建立YOLOv5-S目标检测网络模型，所述YOLOv5-S目标检测网络模型是在YOLOv5模型基础上加入可变性卷积和注意力机制，使得更适合检测小目标；然后利用构建好的数据集对2D人体关键点检测网络、3D人体姿态估计模型和YOLOv5-S目标检测网络模型进行训练，得到训练好的各个网络模型的权重；最后将监控场所的监控视频输入训练好的网络模型，确定视频片段中是否发生抽烟、打电话的行为； 数据集的标注与模型训练实现方式如下， 获取多种场景下的抽烟、打电话监控视频后，将视频裁剪为时间较短的视频片段，并将视频片段转为视频帧； 根据模型需要对获得的视频和图像数据进行多种形式的标注，包括进行人体关键点的标注，最终获得2D人体关键点序列数据集；对视频片段中出现的人员行为进行标注，最终获得人体姿态估计数据集；对图片中出现的烟和手机进行标注，最终获得目标检测数据集； 使用构建的数据集对模型进行训练，包括将图片作为输入，利用2D人体关键点序列数据集对2D人体关键点检测网络CPN进行训练，得到CPN网络模型参数；使用视频片段和2D人体关键点序列数据集作为输入，人体姿态估计数据集作为GT值，对MixSTE3D人体姿态估计模型进行训练，得到MixSTE网络模型参数；以图片作为输入，利用目标检测数据集对YOLOv5-S网络模型进行训练，得到YOLOv5-S模型参数； 将YOLOv5模型改进为专注于小目标检测的YOLOv5-S模型时，对YOLOv5模型的Backbone模块进行调整，调整后的Backbone模块中输入图片依次通过DBL、CSP1_1、空间注意力模块、DBL、CSP1_3、空间注意力模块得到特征图1，特征图1依次通过DBL、CSP1_3、空间注意力模块得到特征图2，特征图2依次通过DBL、SPP、CSP2_1、空间注意力模块、DBL得到特征图3，特征图1、2、3输入FPN+PAN特征金字塔结构后，输入到预测模块，最后根据训练数据中烟和手机的尺寸，设置相应锚点框，进行目标位置、类别的预测。

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