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龙图腾网获悉杭州海康威视数字技术股份有限公司申请的专利非机动车盗窃行为检测方法、装置、设备及存储介质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：CN115346167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202210936037.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权非机动车盗窃行为检测方法、装置、设备及存储介质是由侯冠群设计研发完成，并于2022-08-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本非机动车盗窃行为检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种非机动车盗窃行为检测方法、装置、设备及存储介质，属于视频监控技术领域。该方法包括：对存在骑行非机动车行为的抓拍图像中的驾驶人员，以及非机动车分别进行建模，得到驾驶人员生物特征库和非机动车特征库；基于驾驶人员生物特征库和非机动车特征库，将归属于同一驾驶人员的驾驶人员生物特征和其对应的非机动车特征进行归档，得到驾驶人员各自对应的非机动车档案；对非机动车档案进行聚类，得到非机动车档案的聚类簇数量；若聚类簇数量大于预设阈值，则确定非机动车档案对应的驾驶人员存在非机动车盗窃行为。本申请旨在提升非机动车盗窃行为判断准确率，解决现有非机动车盗窃行为判断准确率低的技术问题。

本发明授权非机动车盗窃行为检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种非机动车盗窃行为检测方法，其特征在于，所述非机动车盗窃行为检测方法包括以下步骤： 对存在骑行非机动车行为的抓拍图像中的驾驶人员，以及非机动车分别进行建模，得到驾驶人员生物特征库和非机动车特征库，其中，所述驾驶人员生物特征库中的驾驶人员生物特征与所述非机动车特征库中的非机动车特征一一对应； 基于所述驾驶人员生物特征库和所述非机动车特征库，将归属于同一驾驶人员的驾驶人员生物特征和其对应的非机动车特征进行归档，得到驾驶人员各自对应的非机动车档案； 对所述非机动车档案进行聚类，得到所述非机动车档案的聚类簇数量； 若所述聚类簇数量大于预设阈值，则确定所述非机动车档案对应的驾驶人员存在非机动车盗窃行为； 所述对所述非机动车档案进行聚类，得到所述非机动车档案的聚类簇数量的步骤，包括： 对所述非机动车档案中的非机动车特征进行相似度计算，得到邻接矩阵； 基于所述邻接矩阵和所述非机动车档案中的非机动车特征进行聚类，得到所述非机动车档案的聚类簇数量； 所述基于所述邻接矩阵和所述非机动车档案中的非机动车特征进行聚类，得到所述非机动车档案的聚类簇数量的步骤，包括： 将所述邻接矩阵和所述非机动车档案中的非机动车特征作为GCN模型的第一层神经网络的输入，生成所述非机动车档案对应的非机动车聚合特征； 将当前层神经网络与下一层神经网络进行残差连接，从当前层神经网络的输入特征中提取部分输入特征作为残差特征，其中，当所述当前层神经网络为所述GCN模型的第一层神经网络时，所述输入特征为所述非机动车档案中的非机动车特征，当所述当前层神经网络非所述GCN模型的第一层神经网络时，所述输入特征包括所述残差特征和所述非机动车聚合特征； 分别将所述残差特征、所述非机动车聚合特征和所述邻接矩阵作为所述GCN模型的下一层神经网络的输入，重新生成所述非机动车档案对应的非机动车聚合特征； 返回执行步骤：将当前层神经网络与下一层神经网络进行残差连接，从当前层神经网络的输入特征中提取部分输入特征作为残差特征，直至得到所述GCN模型的最后一层神经网络输出的所述非机动车档案的聚类簇数量。

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