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龙图腾网获悉高兹科技(深圳)有限公司申请的专利实时视频流的行为识别与预警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：CN120894831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511227289.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权实时视频流的行为识别与预警系统是由都瑞佳设计研发完成，并于2025-08-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本实时视频流的行为识别与预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及视频行为识别技术领域，公开了实时视频流的行为识别与预警系统。该系统包括时空特征建模、行为片段提取、异常传播建模、风险区域定位及预警策略生成模块。时空特征建模模块基于历史数据建动态模型，捕获骨骼关键点三维坐标序列、运动光流矢量场及微表情强度谱，输出理论行为模式向量；行为片段提取模块经跨模态差异分析生成多模态差异特征张量；异常传播建模模块结合空间约束与轨迹信息，生成异常传播路径风险概率分布云图；风险区域定位模块识别高风险区域并标注边界；预警策略生成模块动态配置监测参数，对高风险区域启用高帧率微表情捕捉，对邻近区域施轨迹扰动测试。

本发明授权实时视频流的行为识别与预警系统在权利要求书中公布了：1.一种实时视频流的行为识别与预警系统，其特征在于，包括： 时空特征建模模块：基于目标对象历史行为视频数据构建动态行为识别模型，实时捕获当前视频流中目标的骨骼关键点三维坐标序列、运动光流矢量场及微表情肌肉活动强度谱，通过所述动态行为识别模型输出理论行为模式向量； 行为片段提取模块：将所述理论行为模式向量与视频分析引擎实测行为向量进行跨模态差异分析，所述跨模态差异分析包括时间连续性偏差、空间轨迹偏移度和微表情频谱相似性，生成目标对象级别的多模态差异特征张量； 异常传播建模模块：将所述多模态差异特征张量输入场景拓扑推理网络，结合监控区域物理空间约束条件与目标对象移动轨迹信息，生成异常行为传播路径的风险概率分布云图； 风险区域定位模块：根据所述风险概率分布云图识别高风险聚集区域，标注概率值超过预设风险概率阈值的异常行为物理区域边界； 预警策略生成模块：基于所述风险概率分布云图配置监测参数，包括： 对高风险聚集区域启用高帧率微表情捕捉模式； 对邻近区域目标施加运动轨迹扰动测试； 所述时空特征建模模块具体包括： 历史行为特征挖掘：对目标对象历史行为视频数据进行多尺度时空分解处理，包括：采用自适应时空金字塔提取骨骼关键点序列的稳态运动与瞬态运动的能量分布，通过光流耦合分析建立运动矢量场与行为意图的关联映射，利用序列对齐算法校准不同场景下的微表情活动强度模式； 动态行为识别模型构建：将处理后的历史行为数据输入融合预测架构，所述融合预测架构包括： 基于行为演化曲线的时序建模单元，用于生成基础行为预测向量； 嵌入空间注意力机制的三维卷积网络，修正视角变化引起的预测偏差； 基于光流特征补偿器，根据实时捕获的运动光流矢量场动态调整预测权重； 通过边缘计算单元同步采集骨骼关键点的位置漂移率与速度波动参数、运动光流矢量的幅值梯度分布及方向一致性系数、微表情强度谱的频带能量熵值； 理论值生成：将实时捕获数据输入所述动态行为识别模型，获得理论行为模式向量。

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