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龙图腾网获悉好特许(杭州)品牌管理有限公司;浙江新再灵科技股份有限公司申请的专利基于计算机视觉的行为识别方法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：CN120913278B 。

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：202511442796.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于计算机视觉的行为识别方法是由王智;解钦;杨秋媛;杨洋设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及计算机视觉技术领域，特别是涉及一种基于计算机视觉的行为识别方法，所述方法包括：采用行为识别模型识别出任一目标监控视频中的若干动作类别，且将每一动作类别作为动作行为标签，基于预设背景模型，获取每一动作持续时间段对应的静态图像集，并进一步得到每一动作持续时间段对应的动作区域标签，获取每一动作持续时间段对应的初始场景描述文本并经过融合处理得到若干个目标场景描述文本，将每一目标场景描述文本均输入至预设分类模型中，得到事件分类结果，以判断目标监控视频中是否发生预设行为事件；本发明能够快速准确地识别出是否发生了预设行为事件，提高了预设行为事件的判定效率和准确性。

本发明授权基于计算机视觉的行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于计算机视觉的行为识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S100，获取历史时间段内目标区域对应的若干个目标监控视频；不同的目标监控视频对应不同的预设时间区间； S200，针对任一目标监控视频，采用行为识别模型识别出目标监控视频中的若干动作类别，且将每一动作类别作为动作行为标签；每一动作行为标签对应有动作持续时间段； S300，基于预先构建的目标区域的预设背景模型，获取每一动作持续时间段对应的静态图像集，并根据每一动作持续时间段对应的静态图像集，得到每一动作持续时间段对应的动作区域标签；其中，通过如下步骤得到每一动作持续时间段对应的动作区域标签：S310，针对任一动作持续时间段对应的任一帧静态图像，获取静态图像中的像素补全区域；所述静态图像中的像素补全区域为基于预设背景模型对任一动作持续时间段对应的任一帧初始监控图像中分离的动态区域像素点的位置进行像素补全后的区域；S320，将静态图像中的像素补全区域与预设背景模型对应的背景图像进行比对，根据比对结果得到静态图像中的像素补全区域的边界静态物品，并基于像素补全区域的边界静态物品对静态图像中的像素补全区域的边缘进行区域扩展，得到静态图像对应的待识别物品区域；S330，从每一帧静态图像对应的待识别物品区域中分别识别出与预设背景模型对应的图像区域相同的静态物品，并基于预设的静态物品与动作区域标签的对应关系表，确定出从每一帧静态图像中识别的静态物品对应的动作区域标签；S340，根据每一动作持续时间段对应的若干帧静态图像和从每一帧静态图像中识别的静态物品对应的动作区域标签，得到每一动作持续时间段对应的若干动作区域标签； S400，根据每一动作持续时间段分别对应的动作行为标签和动作区域标签，获取每一动作持续时间段对应的初始场景描述文本，并对若干初始场景描述文本进行融合处理，得到若干个目标场景描述文本； S500，将每一目标场景描述文本均输入至预设分类模型中，得到事件分类结果，以根据事件分类结果判断目标监控视频中是否发生预设行为事件；所述预设分类模型是通过对预设的预训练语言模型进行优化后得到的。

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