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龙图腾网获悉中国人民解放军海军军医大学申请的专利基于机器人腹腔镜的异常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：CN121600332B 。

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：202610121850.X，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于机器人腹腔镜的异常识别方法及系统是由王安邦;任善成;徐伟东;陈明;王丹杰;阴雷;王志军;张宗勤;刘冬;忻志祥设计研发完成，并于2026-01-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于机器人腹腔镜的异常识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供基于机器人腹腔镜的异常识别方法及系统，涉及腹腔镜数据处理技术领域，目的在于如何识别短时异常。该方法步骤包括：由腹腔镜采集工作区域的视频数据；获取每一视频帧的提取特征，识别相邻视频帧中变化的提取特征，记录变化的提取特征以及对应的特征值和变化量；通过比较提取特征的特征阈值和特征值，确定该提取特征是否异常；获取预设时段提取特征的变化量，确定提取特征在该预设时段的变化率；通过比较提取特征在该预设时段的变化率阈值和变化率，确定提取特征变化是否异常；基于异常的提取特征、特征值和变化率生成解决策略。通过关注相邻视频帧中特征的变化，及时发现短时间内的细微变化，实现短时异常识别。

本发明授权基于机器人腹腔镜的异常识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于机器人腹腔镜的异常识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 预设工作区域，由腹腔镜采集工作区域的视频数据； 基于所述视频数据获取每一视频帧的提取特征，识别相邻视频帧中变化的提取特征，记录变化的提取特征以及对应的特征值和变化量； 通过比较所述提取特征的特征阈值和特征值，确定该提取特征是否异常；若所述提取特征异常，则将该提取特征及对应的特征值存储至异常数据库； 获取预设时段所述提取特征的变化量，确定提取特征在该预设时段的变化率； 通过比较所述提取特征在该预设时段的变化率阈值和变化率，确定提取特征变化是否异常；若所述提取特征变化异常，则将该提取特征及对应的变化率存储至异常数据库； 基于所述异常数据库中的提取特征、特征值和变化率生成解决策略； 所述识别相邻视频帧中变化的提取特征，记录变化的提取特征以及对应的特征值和变化量，具体步骤包括： 获取相邻时刻的视频帧，将相邻时刻视频帧中上一时刻的视频帧作为背景图像，下一时刻的视频帧作为处理图像； 基于所述背景图像，抠除处理图像的背景区域，得到变化区域； 从所述变化区域获取提取特征和特征值； 在关联所述提取特征、对应的特征值和视频帧时间戳后，得到关联数据；将所述关联数据存储至记录数据库； 从所述记录数据库调取背景图像中该提取特征的特征值，确定处理图像和背景图像中该提取特征的特征值之差，得到该提取特征的变化量。

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