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龙图腾网获悉深存科技(无锡)有限公司申请的专利一种大型场景人物行为分析方法、系统、设备及存储介质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：CN120525971B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202511031897.9，技术领域涉及：G06T7/80；该发明授权一种大型场景人物行为分析方法、系统、设备及存储介质是由请求不公布姓名;请求不公布姓名;请求不公布姓名设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型场景人物行为分析方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种大型场景人物行为分析方法、系统、设备及存储介质，涉及人工智能领域。其中方法包括：对若干多路远景摄像头进行场景区域标定并记录若干区域标定信息，区域标定信息包括多路远景摄像头的覆盖区域和覆盖区域中的物品信息和物品坐标；利用若干多路远景摄像头采集到若干场景数据，时间同步若干场景数据；在若干场景数据中采用行人重识别模型跟踪人物轨迹得到若干区域停留时间和与若干区域停留时间对应的若干区域图像；对若干区域图像进行多模态分析得到若干人物分析结果；融合若干人物分析结果得到人物分析综合结果。本申请的技术效果是：提高大型场景下人物行为分析的准确性。

本发明授权一种大型场景人物行为分析方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大型场景人物行为分析方法，其特征在于，所述方法基于若干多路远景摄像头、姿态估计模型、轻量级模型和MediaPipe，所述方法包括： 对若干所述多路远景摄像头进行场景区域标定并记录若干区域标定信息，所述区域标定信息包括所述多路远景摄像头的覆盖区域和所述覆盖区域中的物品信息和物品坐标； 利用若干所述多路远景摄像头采集到若干场景数据，时间同步若干所述场景数据； 在若干所述场景数据中采用行人重识别模型跟踪人物轨迹得到若干区域停留时间和与若干所述区域停留时间对应的若干区域图像； 对若干所述区域图像进行多模态分析得到若干人物分析结果； 融合若干所述人物分析结果得到人物分析综合结果； 所述在若干所述场景数据中采用行人重识别模型跟踪人物轨迹得到若干区域停留时间和与若干所述区域停留时间对应的若干区域图像包括： 引入自适应阈值调整机制根据所述场景数据调整得到停留时间阈值； 在若干所述场景数据中采用行人重识别模型跟踪人物轨迹得到若干区域停留时间； 判断若干所述区域停留时间是否超过所述停留时间阈值； 若若干所述区域停留时间超过所述停留时间阈值，则记录若干所述区域停留时间和与若干所述区域停留时间对应的若干区域图像； 所述对若干所述区域图像进行多模态分析得到若干人物分析结果包括： 利用所述姿态估计模型分析若干所述区域图像得到与若干所述区域图像对应的若干人物面部朝向置信度； 利用所述轻量级模型分析所述区域图像得到与若干所述区域图像对应的若干视线置信度； 利用所述MediaPipe分析所述区域图像得到与若干所述区域图像对应的若干手部动作置信度； 根据若干所述人物面部朝向置信度、若干所述视线置信度、若干所述手部动作置信度和若干所述区域标定信息进行多模态分析得到若干人物分析结果； 所述根据若干所述人物面部朝向置信度、若干所述视线置信度、若干所述手部动作置信度和若干所述区域标定信息进行多模态分析得到若干人物分析结果包括： 接收预设的若干权重信息，所述权重信息包括面部朝向权重、视线权重和手部动作权重； 根据若干所述权重信息、若干所述人物面部朝向置信度、若干所述视线置信度、若干所述手部动作置信度和若干所述区域标定信息进行多模态分析得到若干人物分析结果，所述人物分析结果包括单摄像头关注置信度，计算公式为： ； 其中，C为单摄像头对人物关注某物品的综合置信度；为面部朝向置信度；为视线置信度；为手部动作置信度;W1,W2,W3分别为面部朝向权重、视线权重和手部动作权重； 所述融合若干所述人物分析结果得到人物分析综合结果包括： 融合若干所述人物分析结果得到人物分析综合结果，所述人物分析综合结果包括最终综合置信度，计算公式为： ; 其中，为最终综合置信度，表示人物对某特定物品或区域的关注概率；Ci为第i个摄像头的单摄像头置信度；Wi为第i个摄像头的权重，反映该摄像头数据的可靠性或重要性；N为参与融合的摄像头数量；为所有摄像头权重的总和。

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