买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉上海鸣啸信息科技股份有限公司申请的专利一种基于骨架提取和图卷积网络的隔栏递物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：CN117173781B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202311036309.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于骨架提取和图卷积网络的隔栏递物行为识别方法是由彭星辉;钱堃;徐同凯;张武浩;翁元设计研发完成，并于2023-08-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于骨架提取和图卷积网络的隔栏递物行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于骨架提取和图卷积网络的隔栏递物行为识别方法，属于视频监控领域，包括以下步骤：1在垂直于隔栏上方布设监控相机，使隔栏在监控相机视野中呈纵向分布。实时采集连续视频，维护固定长度为k帧的视频帧队列；2使用人体关节提取网络提取视频帧序列中的人体骨架数据，并根据骨架尺寸以及骨架坐标筛选出存在潜在交互行为的两个人，去除背景中其他人的干扰；3将此段视频的骨架数据作为集合送入图卷积网络中进行行为识别分类，判断是否存在隔栏递物的行为；4如果存在隔栏递物行为，则向综合监控系统输出报警信号。本技术方法可用于车站视频监控，实现对隔栏递物异常行为的自动识别和报警。

本发明授权一种基于骨架提取和图卷积网络的隔栏递物行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于骨架提取和图卷积网络的隔栏递物行为识别方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：在垂直于隔栏上方处布设监控相机，所述隔栏在监控相机视野中呈纵向分布； S2：基于监控相机实时采集连续视频，并维护长度为k帧的视频帧队列； S3：通过人体关节提取网络提取视频帧序列中的人体骨架数据，并根据骨架尺寸及骨架坐标筛选出存在潜在交互行为的两个人，去除背景中其他人的干扰； S4：分别拍摄正常行为与隔栏递物行为的视频，对两个视频的视频帧队列中的骨架数据进行提取和筛选，并分别作为正负样本集，输入图卷积神经网络中进行训练； S5：对训练后的图卷积神经网络进行测试，将视频帧队列输入训练后的图卷积神经网络进行行为分类，判断是否存在隔栏递物的连续动作； S6：基于S5中的测试步骤，将监控视频的视频帧队列中每帧图像包含的骨架数据输入测试后的图卷积神经网络，判断是否存在隔栏递物的连续动作； S7：如果存在隔栏递物行为，则向综合监控系统输出报警信号； 所述S2中，具体为维护一段长度为k的队列Q，队列长度固定不变，用于存储连续视频帧，所述队列Q＝{I1,I2,…,Ik}，Ii为队列中第i帧图像，i＝1,2,…,k； 每当读入一帧新的视频帧时，将位于队列头部的一帧图像弹出并丢弃，将读入的新的视频帧加入队列尾部； 所述S3具体包括如下步骤： S31：将队列Q中的每帧图像，逐帧输入到骨架提取网络HigherHRNet，得到每帧图像的骨架序列其中，ni为图像Ii中的人体数量； S32：为提高识别速度，降低误识别率，通过计算每个骨架中左肩膀节点到右胯部节点的距离j＝1,2,…,ni，对进行排序，设阈值D1，去除小于阈值D1的所有骨架，得到处理后的骨架序列S'i，完成对骨架序列Si的筛选； S33：考虑到隔栏递物行为识别只涉及两个人，将骨架序列S'i按照从大到小的顺序，依次计算每个骨架的左右肩膀和左右胯部坐标的平均值作为骨架的中心坐标，当存在中心坐标距离小于预设阈值D2的骨架时，保留中心坐标小于预设阈值D2且最大的两个骨架，去除其余骨架；当不存在中心坐标距离小于预设阈值D2的骨架时，则仅保留最大的两个骨架，得到处理后的骨架序列S″i； S34：对于队列Q中所有图像帧的骨架序列S″i按先后顺序，构建得到骨架序列集合S＝{S″1,S″2,…,S″k}。

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上海鸣啸信息科技股份有限公司，其通讯地址为：200070 上海市静安区共和新路912号1102-8室；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。