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龙图腾网获悉四川科特检测技术有限公司申请的专利基于多模态的全局-局部感知违规行为识别方法、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：CN121170712B 。

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：202511709098.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多模态的全局-局部感知违规行为识别方法、系统是由邓勇刚;张志东;黄涛;喻建胜;雷印杰;刘万家;李淼;刘炯;唐桃;张麟豪;朱祥军;李红强;李盛林;万杰;于晓文;吴元杰;杨芮;周治臻;杨骁;彭鑫设计研发完成，并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多模态的全局-局部感知违规行为识别方法、系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多模态的全局‑局部感知违规行为识别方法、系统，涉及计算机视觉领域，该方法包括：获取待识别视频数据；待识别视频数据包括待识别的油井作业视频及其对应的人体视频帧；获取人体视频帧对应的掩码特征和动作特征；获取待识别的油井作业视频对应的多尺度全局特征；对掩码特征和动作特征进行数据对齐，得到对齐后的掩码特征和动作特征；获取局部融合特征；获取全局融合特征；对全局融合特征进行识别，得到违规行为种类的预测结果。本发明能够更全面的表征视频中的内容和语义信息，增强特征的表达能力，为违规行为的识别提供了更加丰富的信息量，从而显著提高违规行为识别的精度和效率，为复杂场景下的行为分析提供了有力支持。

本发明授权基于多模态的全局-局部感知违规行为识别方法、系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态的全局-局部感知违规行为识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别视频数据；待识别视频数据包括待识别的油井作业视频及其对应的人体视频帧； 获取人体视频帧对应的掩码特征和动作特征； 获取待识别的油井作业视频对应的多尺度全局特征； 对掩码特征和动作特征进行数据对齐，得到对齐后的掩码特征和动作特征； 利用基于Transformer的融合架构融合对齐后的掩码特征和动作特征，得到局部融合特征； 利用基于注意力机制的全局交互感知架构将局部融合特征与多尺度全局特征进行融合，得到全局融合特征； 对全局融合特征进行识别，得到违规行为种类的预测结果； 其中，获取人体视频帧对应的掩码特征的具体方法为： 将人体视频帧输入分割大模型SAM中获取掩码视频帧；将掩码视频帧中的同一掩码组合成一个掩码帧，得到多组掩码帧；将多组掩码帧作为多个特征输入时序特征提取网络中，得到掩码特征；其中，时序特征提取网络包括依次连接的输入卷积层、第一一维卷积神经网络层、第一时间块、第二时间块、第三时间块、第二一维卷积神经网络层、输出卷积层；所述时间块由3DCNN和交叉注意力机制组成； 获取人体视频帧对应的动作特征的具体方法为： 将人体视频帧输入人体动作检测网络FiDiP中获取人体姿态节点图；将人体姿态节点图输入新型时空图卷积网络ST-GCN中分析动作节点图中的空间和时间关系，得到动作特征。

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