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龙图腾网获悉郑州大学申请的专利一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测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：CN119992654B 。

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：202510071032.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测方法是由林琳;梁秋华;李星元;张镇企;唐朝清设计研发完成，并于2025-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测方法，包括如下步骤：提取洪水监控视频的关键帧；构建关键帧图像快速动作识别模型；基于灾情特征识别进行风险等级量化。本申请通过集成关键帧提取、三维姿态估计、动作识别及风险量化等多项技术，实现了在复杂洪水环境中的高效、准确的人员行为监测与风险评估；该方法结合单宽流量信息与多类别行为特征，显著提升了风险预测的准确性和可靠性，确保了应急响应的及时性和有效性；采用优化的深度学习模型和高效的数据处理流程，保证了在处理大规模视频数据时的实时性和高性能，大大提高了灾害管理中的监测效率和资源利用率。

本发明授权一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测方法，其特征在于，包括如下步骤： S100、提取洪水监控视频的关键帧：采用基于内容变化的关键帧提取算法，通过分析连续视频帧之间的帧间差异，提取具有显著变化的帧作为关键帧； S200、构建关键帧图像快速动作识别模型； S210、采用OpenPose关键点检测技术对提取的关键帧进行高精度的人体关键点检测，获取人员的3D姿态信息； S220、基于检测到的关键点信息，利用深度学习模型Transformer对人员的动作进行多类别分类，实现对洪水环境中多种人员行为的准确识别； S300、基于灾情特征识别进行风险等级量化； S310、单宽流量信息获取与处理：结合多源数据融合技术，实时获取洪水区域的单宽流量信息，并对数据进行预处理； 步骤S310中单宽流量信息获取具体为：利用部署的流速传感器与水深传感器监测洪水的流速和水深，并利用媒体视频数据获得的洪水流速与水深，补充传感器的测量结果，经多源数据整合水深和流速信息，计算单宽流量Q=h×u，h为实时水深，单位为米；u为水流速度，单位为米秒； S320、风险评分模型设计：设计综合风险评分模型，将单宽流量信息与识别出的人员动作特征相结合，实现多维度的风险等级量化； 步骤S320中具体包括如下步骤： S321、根据单宽流量的大小，将单宽流量划分为低流量、中流量、高流量、极高流量四个动态等级，并根据单宽流量的动态等级设定流量风险评分； S322、根据识别出的行为类型和频率，将行为划分为低风险、中风险、高风险和极高风险四个等级，并对各风险动作设置相应的动作风险评分； S323、将环境信息与人员动作特征相结合，量化洪水场景中的人员风险水平，建立综合风险评分公式：RS=α×E＋β×A，其中RS为综合风险评分，E为环境危险系数，A为动作危险系数，α和β为权重系数； S330、风险等级划分与预警机制：根据综合风险评分，将人员划分为多个风险等级，并通过动态风险地图展示风险分布情况，确保及时的应急响应； 步骤S330中具体包括如下步骤： S331、人员风险等级划分：实时接收视频流和传感器数据后，计算每个人员的风险评分，根据综合风险评分，将人员划分为低风险、中风险、高风险和极高风险四个等级； S332、风险地图生成：将每个人员的风险等级映射到空间坐标系中，根据综合风险评分对人员位置进行颜色编码； S333、根据风险地图的分布情况，动态调整救援资源的部署，优先处理高风险区域和人员。

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