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龙图腾网获悉河南省科学院物理研究所;河南省科学院申请的专利基于计算机视觉的智能监控系统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：CN120564123B 。

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：202510656935.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于计算机视觉的智能监控系统是由金贝贝;宋晓辉;李金东;张鹏飞设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于计算机视觉的智能监控系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于计算机视觉的智能监控系统，涉及智能监控技术领域，该系统包括以下组成部分：图像采集模块：通过高精度摄像头，实时采集监控区域内人员图像及视频数据，包含面部表情细节、肢体动作及人员位置关系信息；本发明基于群体成员互动行为、位置关系等多维度数据，结合微表情及行为分析结果，对群体行为关系建模，不仅能感知群体整体情感氛围，还能准确预测群体行为趋势，同时，预警与处理模块可根据预设规则及时生成预警信号并发送至指定终端设备，弥补了现有监控系统在群体行为趋势预测方面的不足，使监控人员能够提前采取措施，及时应对可能出现的安全问题，极大增强了监控系统的实用性和应急处理能力。

本发明授权基于计算机视觉的智能监控系统在权利要求书中公布了：1.基于计算机视觉的智能监控系统，其特征在于，该系统包括以下组成部分： 图像采集模块：通过高精度摄像头，实时采集监控区域内人员图像及视频数据，包含面部表情细节、肢体动作及人员位置关系信息； 微表情及行为分析模块：对采集数据预处理后，提取肢体关键部位和面部关键区域特征，从而构建行为动作识别模型与微表情识别模型，并推断行为意图，输出至群体情感与行为预测模块和预警与处理模块； 群体情感与行为预测模块：基于群体成员互动行为和位置关系数据，结合微表情及行为分析模块输出结果，对群体行为关系进行建模，将人员个体数据与群体整体数据进行关联分析，其关联分析公式为：其中，Gk是第k个个体在群体中的关联特征向量，包含个体行为意图对群体的影响权重、空间位置相关性和时间序列关联性，是第k个个体的行为意图结果，Lk是第k个个体的空间位置特征向量，包括相对于群体中心的距离和邻域人员密度，Tk是第k个个体的时间序列特征向量，包括行为意图的持续时间和历史行为模式，φ是关联特征融合函数，通过加权求和或非线性变换实现个体特征到群体关联特征的映射，通过分析群体表情特征分布、声音信号特征及人员流动方向数据，感知群体整体情感氛围，其群体情感氛围感知公式为：其中Gemotion是群体整体的情感氛围值，N是群体中的人员数量，是第k个个体的微表情情感状态分析结果，V是群体声音信号特征值，通过声音采集设备采集到的群体声音信号，经过信号处理和特征提取，得到的反映群体声音特征的值，D是群体人员位置分布特征值，反映人员聚集程度和流动趋势，μ、v分别为声音信号特征和位置分布特征的权重系数，λ′k是基于Gk动态计算的个体情感权重，预测群体行为趋势；其预测公式为：其中，Ptrend是预测的群体行为趋势结果，o是用于预测群体行为趋势的特征数量，ρl是第l个预测特征的权重，qlGemotion,Ml是第l个预测特征计算函数，Gemotion为群体情感氛围值，Ml为输入的与该预测特征相关的数据，τ是用于将计算结果转换为具体行为趋势预测结果的转换函数，为Gk中与行为趋势关联的特征； 预警与处理模块：接收微表情及行为分析模块、群体情感与行为预测模块输出的异常数据，依据预设预警规则生成预警信号，并将预警信息发送至指定终端设备。

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