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龙图腾网获悉沈阳建筑大学申请的专利基于计算机视觉的空间行为智能分析方法和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：CN115512293B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202211120406.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于计算机视觉的空间行为智能分析方法和系统是由许景科;田立新;罗娇娇;潘聪;刘亚臣设计研发完成，并于2022-09-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的空间行为智能分析方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于计算机视觉的空间行为智能分析方法和系统，该方法包括训练用于人脸识别的YOLOv5‑ArcFace模型和用于人体行为检测跟踪的YOLOv5‑DeppSort‑SlowFast模型；为行人建立特征向量和表情特征向量与所属类别之间对应关系的数据库；对于当前监控视频利用模型从视频帧中识别行人的人脸、表情、人体行为动作三者的特征向量以及其分别对应的所属类别；将识别到的特征向量与数据库中对应的特征向量进行比较，判断识别结果是否正确；将正确的特征向量输入softmax分类器进行潜在性风险分类；基于当前监控视频判断是否存在群聚行为或其他具有潜在性风险的行为。本发明能够有效地监测应用环境中存在的潜在性风险并及时预警，提高对行人中存在潜在性风险预判的准确度。

本发明授权基于计算机视觉的空间行为智能分析方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的空间行为智能分析方法，其特征在于，包括： S1：基于数据集训练用于人脸识别的YOLOv5-ArcFace模型和用于人体行为检测跟踪的YOLOv5-DeppSort-SlowFast模型； S2：为行人建立人脸特征向量和表情特征向量与其所属类别之间对应关系的数据库，以及人体行为动作特征向量与其所属类别之间对应关系的数据库； S3：对于含有行人的当前监控视频，利用训练过的YOLOv5-ArcFace模型和YOLOv5-DeepSort-SlowFast模型从视频帧中识别行人的人脸、表情、人体行为动作三者的特征向量以及其分别对应的所属类别，通过YOLOv5-DeepSort-SlowFast模型中的DeepSort跟踪模块为行人自动分配ID，进行实时跟踪； S4：将识别到的行人的人脸特征向量、表情特征向量和人体行为动作特征向量与数据库中记录的相同种类的特征向量进行比较，若两者之间的欧式距离小于设定的阈值，说明识别结果正确，进入下一步； S5：将行人的人脸特征向量、表情特征向量、人体行为动作特征向量各自所属类别输入softmax分类器中，进行潜在性风险分类； S6：将当前监控视频的画面划分多个子空间，根据行人与子空间的空间位置关系，判断是否存在群聚行为，若存在则发出群聚预警；根据画面中行人的行为动作、人脸表情和空间信息，综合判定其是否存在其他具有潜在性风险的行为，若存在则发出对应潜在性风险行为预警，并标注出潜在性风险类型。

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沈阳建筑大学，其通讯地址为：110168 辽宁省沈阳市浑南区浑南中路25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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