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龙图腾网获悉浙江依网科技信息工程有限公司申请的专利一种基于多模态算法融合的家庭安全AI监控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：CN120976853B 。

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：202511068773.8，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于多模态算法融合的家庭安全AI监控方法及系统是由宗绍刚设计研发完成，并于2025-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态算法融合的家庭安全AI监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态算法融合的家庭安全AI监控方法及系统，具体涉及智能家居监控技术领域；是通过采集家庭监控场景中的原始视频图像数据与原始音频数据；利用卷积神经网络模型进行目标识别，生成监控对象的边界框位置信息，并采用长短时记忆神经网络提取监控对象的行为特征；对音频帧序列进行特征提取，并结合事件分类模型识别对应的声音事件类型；对目标位置信息、行为特征与声音事件类型进行同步校正，生成联合行为特征向量；基于联合特征向量进行异常行为识别，判断监控对象是否存在预定义的风险行为，并输出行为识别结果；根据行为识别结果生成家庭安全告警指令，并将告警内容推送至用户终端，提高家庭监控系统的准确性与实时性。

本发明授权一种基于多模态算法融合的家庭安全AI监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态算法融合的家庭安全AI监控方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、采集家庭监控场景中的原始视频图像数据与原始音频数据，并分别进行图像帧抽取与时域分帧，生成视频图像帧序列与音频帧序列； S2、基于卷积神经网络对视频图像帧序列进行目标识别，生成每帧图像中监控对象的边界框位置信息，具体为： 采用卷积神经网络模型提取视频图像帧序列中每一图像帧中的空间特征信息； 基于图像帧中的空间特征信息，检测图像帧内是否存在预定义的监控对象； 当图像帧内存在预定义的监控对象，计算监控对象在图像帧中的边界位置参数，输出每帧图像中监控对象的边界框位置信息； S3、基于每帧图像中监控对象的边界框位置信息，通过长短时记忆神经网络提取监控对象的行为特征，具体为： 基于监控对象的边界框位置信息，按照图像帧的时间顺序构建监控对象的时序位置数据序列； 采用长短时记忆神经网络对监控对象的时序位置数据序列进行序列建模，提取监控对象在连续图像帧中的运动轨迹特征与姿态变化特征； 将监控对象在连续图像帧中的运动轨迹特征与姿态变化特征作为监控对象的行为特征； S4、对音频帧序列进行特征提取与事件识别，并结合事件分类模型识别对应的声音事件类型； S5、对边界框位置信息、行为特征与声音事件类型进行同步校正，生成联合行为特征向量，具体为： 以视频图像帧序列与音频帧序列的时间戳为参考基准，构建时间对齐机制； 通过时间对齐机制，将边界框位置信息与行为特征在图像帧序列上的时间信息，与声音事件类型在音频帧序列上的时间信息进行同步对齐； 将完成同步对齐后的边界框位置信息、监控对象的行为特征与声音事件类型进行特征融合，生成联合行为特征向量； S6、基于联合行为特征向量进行异常行为识别，利用事件分类模型判断当前监控对象是否存在预定义的风险行为，输出行为识别结果； S7、根据行为识别结果生成对应的家庭安全告警指令，并通过移动终端推送至用户界面。

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