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龙图腾网获悉深圳爱莫科技有限公司申请的专利一种基于AI视觉模型的偷盗行为检测方法、装置、设备及介质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：CN121392447B 。

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：202511927442.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于AI视觉模型的偷盗行为检测方法、装置、设备及介质是由杨恒;龙涛;赵尊进设计研发完成，并于2025-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于AI视觉模型的偷盗行为检测方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本公开涉及一种基于AI视觉模型的偷盗行为检测方法、装置、设备及介质，该方法包括：基于图像采集装置对监控区域内的图像进行采集，生成视频流数据，根据人物目标在对应图像帧中位置，生成人物目标的行为检测框，根据初始化模型参数确定人物行为检测帧数，从视频流数据中获取相应帧数的人物目标对应的多帧行为检测图，根据行为检测框对多帧行为检测图中人物目标对的人物区域进行裁剪，生成多帧人物区域图，通过偷盗行为检测模型生成多帧人物区域图对应的多个偷盗行为置信度，根据多个偷盗行为置信度，确定人物目标对应的行为判定结果。从而通过引入双重验证机制，对视频监控中人体姿态判断以及动作分类，提升偷盗监控系统的智能化程度。

本发明授权一种基于AI视觉模型的偷盗行为检测方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于AI视觉模型的偷盗行为检测方法，其特征在于，所述方法包括： 响应于接收到用户输入的初始化模型参数，根据所述初始化模型参数对偷盗行为检测模型参数配置进行初始化，并在确定所述偷盗行为检测模型初始化完成的情况下，基于图像采集装置对监控区域内的图像进行采集，生成视频流数据； 在通过所述偷盗行为检测模型中的独立跟踪模型对所述视频流数据进行多目标检测，确定所述视频流数据对应的至少一个图像帧中存在人物目标的情况下，根据所述人物目标在对应图像帧中位置，生成所述人物目标的行为检测框； 根据所述初始化模型参数确定人物行为检测帧数，并基于所述人物行为检测帧数，从所述视频流数据中获取相应帧数的所述人物目标对应的多帧行为检测图； 根据所述行为检测框对所述多帧行为检测图中所述人物目标对的人物区域进行裁剪，生成多帧人物区域图，并通过所述偷盗行为检测模型中的行为分类模型对所述多帧人物区域图中所述人物目标的行为进行偷盗行为检测，生成所述多帧人物区域图一一对应的多个偷盗行为置信度； 根据所述多个偷盗行为置信度，确定所述人物目标对应的行为判定结果，所述行为判定结果用于指示所述人物目标在所述视频流数据对应的时域范围内是否存在偷盗行为； 所述通过所述偷盗行为检测模型中的行为分类模型对所述多帧人物区域图中所述人物目标的行为进行偷盗行为检测，生成所述多帧人物区域图一一对应的多个偷盗行为置信度，包括： 对第一人物区域图中所述人物目标的人体框架和手部关键点进行识别，生成包括所述手部关键点的人体行为识别框，所述第一人物区域图为所述多帧人物区域图中的任一帧人物区域图； 通过所述行为分类模型对所述人体行为识别框图中所述人物目标的行为类别进行识别，生成所述第一人物区域图对应的第一行为特征； 将所述第一行为特征与设定偷盗行为特征进行比对，确定所述第一人物区域图对应的第一偷盗行为置信度； 所述根据所述多个偷盗行为置信度，确定所述人物目标对应的行为判定结果，包括： 在根据所述第一偷盗行为置信度确定所述行为判定结果为偷盗行为判定结果的情况下，根据所述独立跟踪模型对所述第一人物区域图中的手部行为进行姿态分析，生成所述第一人物区域图中所述人物目标的手部姿态特征； 在根据所述手部姿态特征，确定所述第一人物区域图中所述人物目标的手部姿态为偷盗姿态的情况下，确定所述行为判定结果为所述偷盗行为判定结果； 在根据所述手部姿态特征，确定所述第一人物区域图中所述人物目标的手部姿态为非偷盗姿态的情况下，确定所述行为判定结果为非偷盗行为判定结果； 所述方法还包括： 根据所述手部姿态特征，确定所述人体行为识别框中所述人物目标对应手掌之间的第一距离； 在所述第一距离大于设定距离阈值的情况下，确定所述行为判定结果为所述偷盗行为判定结果； 在所述第一距离小于或等于所述设定距离阈值的情况下，确定所述行为判定结果为所述非偷盗行为判定结果。

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