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龙图腾网获悉佛山弘视智能信息科技有限公司申请的专利一种基于低功耗GPU设备的抽烟检测方法及装置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：CN117253288B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202311273074.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于低功耗GPU设备的抽烟检测方法及装置是由谢晨;潘今一;罗永强;刘雪勇;苗荣强;孙炎龙;汤安平;谭锦荣;冷喜明;张伟;俞斌;周波设计研发完成，并于2023-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于低功耗GPU设备的抽烟检测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于低功耗GPU设备的抽烟检测方法及装置，涉及智能烟雾检测技术领域。包括以下步骤：采集深度流和视频流数据；人体定位操作；计算烟雾扩散图像序列；提取胸腹区域变化序列；构建抽烟行为检测模型，当判断送入的视频序列为抽烟行为时，低功耗GPU设备产生报警信号。本发明可以将呼吸及烟雾扩散的运动增强的更加明显，更客观的反映了抽烟的动作行为，极大降低了误报的可能性。

本发明授权一种基于低功耗GPU设备的抽烟检测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于低功耗GPU设备的抽烟检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、RGBD相机将采集到的深度流数据和视频流数据输入至低功耗GPU设备； S2、低功耗GPU设备将视频流数据中的头部位置和深度流数据中的胸腹位置做人体定位操作； S3、在头部位置预设区域进行烟雾检测，记录检测到的烟雾区域并计算烟雾扩散图像序列； S4、计算胸腹预设区域的深度数据变化情况，提取胸腹区域变化序列； S5、构建抽烟行为检测模型，将S3中的烟雾扩散图像序列与S4中的胸腹区域变化序列输入至抽烟行为检测模型，当模型判断为抽烟行为时，低功耗GPU设备产生报警信号； S3中，计算烟雾扩散图像序列中，包括以下步骤： S301、令鼻子特征点为P0、右眼点为P15、左眼点为P16、右耳点为P17、左耳点为P18，当人体特征点检测到这5个点中任意3个点以上的时候，取点集的最小外接矩形作为人体头部区域，取3倍头部区域大小作为烟雾扩散图像区域； S302、在RGB视频流中，令鼻子点P0坐标为x0,y0； 令右眼点P15坐标为x15,y15； 令左眼点P16坐标为x16,y16； 令右耳点P17坐标为x17,y17； 令左耳点P18坐标为x18,y18； 若特征点不存在，将对应特征点的x和y坐标均赋值为-1； S303、在人体骨骼特征点P0、P15、P16、P17、P18中 设最小的x坐标为 ， 最小的y坐标为 ， 最大的x坐标为 ， 最大的y坐标为 ， 其中，min和max分别为最小值和最大值的计算函数，当某个特征点不存在时，即某个特征点的x和y坐标均为-1时，该特征点不参与最小值和最大值的计算；人体头部区域矩形框左上角坐标为Min_x,Min_y，右下角坐标为Max_x,Max_y； S304、取3倍头部区域大小作为烟雾扩散图像区域，令烟雾扩散区域矩形框左上角坐标为xL,yL，右下角坐标为xR,yR，其中， ， ， ， ； S305、实时从RGB视频流中以烟雾扩散区域截取图像区域，作为烟雾扩散图像序列LB； S4中提取胸腹区域变化序列，包括以下步骤： S401、令颈部点为P1和臀部中心点为P8在RGB视频流中，令颈部点P1坐标为x1,y1；令臀部中心点P8坐标为x8,y8；P1和P8连线的中点为PA，其坐标为xA,yA，其中， ， ； S402、配准深度流与视频流使得x和y的坐标点一一对应，则， P1在深度流中对应的坐标点为x1,y1,z1； P8在深度流中对应的坐标点为x8,y8,z8； PA在深度流中对应的坐标点为xA,yA,zA； S403、计算PA与P1的三维空间距离DA1： ； S404、计算PA与P8的三维空间距离DA8： ； S405、计算均值距离DA： ； S406、记录均值距离DA的变化序列，将此序列特征值作为胸腹区域变化序列LA。

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