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龙图腾网获悉天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)申请的专利一种面向社区的异常行为检测识别方法及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：CN116597469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202310159850.5，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种面向社区的异常行为检测识别方法及系统是由王宝凤;李鹏飞;石连栓;刘佳设计研发完成，并于2023-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向社区的异常行为检测识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向社区的异常行为检测识别方法及系统，方法包括以下步骤：获取社区内行人行为视频，并进行预处理；基于预处理后的行为视频，进行行人是否携带垃圾袋检测；基于是否携带垃圾袋检测的结果，进行行人异常行为检测识别。本发明提出使用OpenPose人体姿态估计算法对人员进行骨骼点检测，通过骨骼点欧式距离计算完成人员的跟踪。使用YOLOv4模型进行垃圾袋的检测，并对人员和垃圾袋使用匹配算法来检测人员是否携带垃圾袋。本发明能够实现对社区内人员的打架、扔垃圾、摔倒、奔跑这四种异常行为进行有效的实时识别。

本发明授权一种面向社区的异常行为检测识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向社区的异常行为检测识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取社区内行人行为视频，并进行预处理； 基于预处理后的所述行为视频，进行行人是否携带垃圾袋检测； 基于所述是否携带垃圾袋检测的结果，进行行人异常行为检测识别； 所述预处理，包括：骨骼点提取、行人跟踪以及骨骼点保存； 所述骨骼点提取的方法为： 基于所述行为视频的逐帧图像，采用OpenPose人体姿态估计算法，对图像中行人进行骨骼点检测，获得人体骨骼点的二维坐标，实现所述骨骼点的提取； 所述行人跟踪的实现方法为： 基于所述逐帧图像，计算预设帧数图像中的行人与前一帧图像中所有行人的第一欧氏距离，所述第一欧氏距离最短的人，认定为不同帧图像的同一人员，实现行人跟踪； 所述骨骼点保存的方法为： 获得一个预设帧数的时间窗口，将所述时间窗口内所述同一人员的所述骨骼点保存在一个队列，获得骨骼点队列； 行人是否携带垃圾袋检测的方法为： 获取垃圾袋图片数据集，并进行训练集与测试集的划分； 基于所述训练集与所述测试集，训练YOLOv4目标检测模型； 基于训练好的所述YOLOv4目标检测模型，对所述行为视频的逐帧图像，进行垃圾袋检测，获得所述逐帧图像中垃圾袋的位置坐标； 基于所述垃圾袋的位置坐标，计算所述逐帧图像中预设垃圾袋与所有行人颈部骨骼点的第二欧式距离； 将与所述预设垃圾袋的所述第二欧式距离最小的行人，认定为所述预设垃圾袋的可能携带者； 当所述第二欧式距离的最小值低于预设阈值时，所述垃圾袋的可能携带者被认定为垃圾袋携带者，否则，认定所述预设垃圾袋无人携带； 所述行人异常行为，包括：社区中运动异常行为以及社区中扔垃圾行为； 所述社区中运动异常行为的检测识别方法为： 对提取的所述骨骼点进行优化，剔除行人头部的骨骼点，丢弃所述OpenPose没有估计出的骨骼点数据，填补缺失骨骼点的位置，实现对所述骨骼点的预处理； 基于预处理后的所述骨骼点以及所述骨骼点队列，构造骨架时空图； 采用图卷积网络，提取所述骨架时空图中人体运动信息，实现所述社区中运动异常行为的检测识别； 所述社区中扔垃圾行为的检测识别方法为： 基于预处理后的所述骨骼点，获取人体手掌骨骼点； 将垃圾袋作为体外骨骼点，与所述人体手掌骨骼点连接，构造关联垃圾袋的人体骨架图； 将不同帧的用于构造所述关联垃圾袋的人体骨架图的骨骼点连接，获得物体相关骨架时空图； 基于所述物体相关骨架时空图，对垃圾袋进行运动轨迹建模，获得垃圾袋的运动轨迹特征信息； 采用所述图卷积网络，提取所述物体相关骨架时空图中的人体运动时空信息； 将所述人体运动时空信息于所述垃圾袋的运动轨迹特征信息，进行拼接融合，获得融合特征； 基于所述融合特征，实现对所述社区中扔垃圾行为的检测识别。

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天津职业技术师范大学(中国职业培训指导教师进修中心)，其通讯地址为：300222 天津市河西区大沽南路1310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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