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龙图腾网获悉北京航空航天大学;中国科学院上海微系统与信息技术研究所申请的专利一种基于物理规律的人体异常行为检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：CN115862056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202211444402.1，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种基于物理规律的人体异常行为检测方法是由姜亚龙;李慧凝;李长康;李伟设计研发完成，并于2022-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理规律的人体异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理规律的人体异常行为检测方法，解决检测时视觉特征易受观测噪声影响的问题。本发明包括：通过视觉表示模块定位人体区域以及关节部位，分别得到粗粒度视觉特征以及细粒度视觉特征；通过物理直觉模块的粗粒度部分和细粒度部分分别对输入的粗粒度和细粒度视觉特征处理，输出模拟人体所受力以及人体各关节所受力，计算各关节点的加速度，更新人体姿态；将视觉表示模块与物理直觉模块相结合进行人体异常行为检测。本发明方法同时考虑了视觉线索和物理约束，从而能够得到人体行为的不受观测噪声影响的鲁棒表征，进行能更加准确合理地进行人体异常行为检测。

本发明授权一种基于物理规律的人体异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理规律的人体异常行为检测方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对输入的视频图像，通过视觉表示模块定位行人区域以及关节部位，分别得到粗粒度视觉特征向量表示以及细粒度视觉特征向量表示；所述粗粒度视觉特征向量包括定位的行人和周围物体的外观特征，以及行人与周围物体的相对位置；所述细粒度视觉特征向量表示包括人体的关节点位置； 步骤2：构造物理直觉模块的输入数据； 所述物理直觉模块分为粗粒度部分和细粒度部分；粗粒度部分将每个人视作一个质点，输入行人外观特征、行人邻域内的物体的外观特征I1，以及行人与邻域内的物体相对位置I2；细粒度部分将每个关节点视为一个质点，输入人体的关节点位置I3和关节点语义连接信息I4，关节点语义连接信息根据关节点之间是否有骨骼相连获取； 步骤3：物理直觉模块的粗粒度部分和细粒度部分分别对输入数据处理； 所述粗粒度部分对输入矩阵I1和I2处理输出行人粗粒度作用力，粗粒度作用力是行人的自驱力以及所受外力的合力；所述细粒度部分对输入矩阵I3和I4处理输出行人细粒度作用力，细粒度作用力包含所有关节点受到的作用力；物理直觉模块利用粗粒度作用力和细粒度作用力模拟行人的受力，根据粗粒度部分和细粒度部分的输出计算行人各关节点的加速度；物理直觉模块在获得行人各关节点的加速度后更新各关节点的位置和人体姿态； 所述粗粒度部分的网络包含两个分支，第一个分支为1×1卷积层组成，用于处理行人及其邻域内物体的外观特征，第二个分支中，首先用1×3空间卷积对邻域内物体之间的空间相互作用建模，再与输入矩阵I2加权求和，最后经3×1时间卷积提取运动特性；所述细粒度部分的网络包括实时相关层以及实时加权层；实时相关层中设置仅对应矩阵I4中元素值为1的节点权重为激活状态；实时相关层的输出再输入实时加权层处理，实时加权层为1×1卷积层并且将所有输入通道映射为2个输出通道，2个输出通道分别输出各行人的人体关节点沿骨架切向的力和沿法线方向的力； 步骤4：优化物理直觉模块的网络参数，使得物理直觉模块预测的人体姿态既符合人体物理约束又符合视觉观测； 利用物理直觉模块得到的人体关节点位置来近似视觉表示模块获取的人体关节点位置，通过最小化近似误差来优化物理直觉模块的网络参数； 步骤5：将视觉表示模块与物理直觉模块相结合进行人体异常行为检测； 视觉表示模块与物理直觉模块，首先对训练视频中行人的行为进行推理，获得正常行为分布，行人的行为表示为人体各关节点位置；然后对实时采集的图像，获取人体各关节点的加速度，然后依据所服从的正常行为分布的概率分布来计算人体异常分数，根据得分检测人体异常行为。

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北京航空航天大学;中国科学院上海微系统与信息技术研究所，其通讯地址为：100191 北京市海淀区学院路37号；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”。

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