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龙图腾网获悉陕西理工大学申请的专利基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测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：CN120977017B 。

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：202511503542.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统是由陆俊泽;杨浚哲;杜姜龙;杨曾辉设计研发完成，并于2025-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统，包括图像采集模块、运动表征模块和检测与预警模块，图像采集模块定时采集视频帧并转换为HSV色彩空间进行预处理；运动表征模块包括行为模型获取子模块、运动轨迹表征子模块和局部特征提取子模块，通过引入微分几何理论构建弗雷内框架，对运动轨迹进行参数化表示，计算曲率和挠率等微分不变量特征，并结合多尺度异常度量框架进行异常判定；检测与预警模块对异常特征进行分析，生成检测结果并反馈以更新模型，本发明采用基于流形学习的自适应模型更新机制，具有视角不变性、高检测灵敏度和自适应学习能力，可部署于低功耗嵌入式设备上。

本发明授权基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统在权利要求书中公布了：1.基于时序图像分析的嵌入式行为异常检测系统，其特征在于，包括： 图像采集模块，用于定时采集监控视频帧序列，对每一帧图像进行预处理，将RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，裁剪图像中心区域，去除图像背景，得到包含人的彩色图像； 运动表征模块，与所述图像采集模块通信连接，用于接收所述图像采集模块传递的包含人的彩色图像，提取运动轨迹，建立微分几何框架，生成微分不变量特征，构建行为特征流形，计算特征映射距离，判断行为异常；其中，所述运动表征模块包括行为模型获取子模块、运动轨迹表征子模块和局部特征提取子模块； 检测与预警模块，与所述运动表征模块通信连接，用于接收所述运动表征模块传递的异常特征，进行异常运动检测，生成异常检测结果，并将所述异常检测结果和当前视频帧的场景信息反馈至所述运动表征模块的行为模型获取子模块，用于更新行为基线模型； 所述行为模型获取子模块，用于接收所述图像采集模块传递的包含人的彩色图像，将数据序列按每9帧划分为一个样本，初始化为一个空序列作为模型行为基线；当有数据序列输入时，将序列第一个数据值与空序列中的平均值比较，大于一设定阈值如0.8时，将当前数据值加入序列末端，替换平均值为当前值，然后将该序列向前平移一位，接收新的数据值，与序列中的平均值比较，重复上述操作；当序列中所有值均小于0.2时，停止处理，将此时序列作为运动行为基线，并传递到所述运动轨迹表征子模块； 所述运动轨迹表征子模块，用于接收所述运动行为基线作为目标轨迹向量，将当前采集到的视频帧作为原始图像，利用稀疏光流算法进行分析，提取运动特征，将当前帧运动向量与所述目标轨迹向量的差值作为特征的差异值；重复提取运动特征以得到差异分布序列，即运动轨迹；其中，所述运动轨迹表征子模块基于弗雷内框架构建轨迹的微分几何表征，包括计算轨迹曲率特征和挠率特征，形成微分不变量特征向量； 所述局部特征提取子模块，用于将每一帧运动轨迹向量作为一个样本，用卷积神经网络进行卷积运算，最后得到局部异常点，根据特征差异值的大小，将差异大于异常阈值的帧标定为异常；其中，所述卷积神经网络进行时域异常检测，网络结构包括输入层、特征层、时域采样连接层、全连接层、输出层。

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