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龍圖騰網(wǎng)獲悉齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)申請(qǐng)的專利一種面向車間智能視頻監(jiān)控的動(dòng)作識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116503942B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-12發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202310426211.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)一種面向車間智能視頻監(jiān)控的動(dòng)作識(shí)別方法是由單東日;李述開(kāi);王曉芳設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-04-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種面向車間智能視頻監(jiān)控的動(dòng)作識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明提供了一種面向車間智能視頻監(jiān)控的動(dòng)作識(shí)別方法，本發(fā)明提供的動(dòng)作識(shí)別網(wǎng)絡(luò)主要由兩部分構(gòu)成：段內(nèi)局部時(shí)空特征提取模塊，獲取每個(gè)時(shí)間段內(nèi)的局部時(shí)空特征，捕捉動(dòng)作之間的細(xì)微變化；通道時(shí)序敏感模塊，獲取不同通道對(duì)于時(shí)序信息敏感程度，捕捉時(shí)間段之間的全局時(shí)間特征。將這兩個(gè)模塊嵌入到二維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建動(dòng)作識(shí)別模型。本發(fā)明設(shè)計(jì)的動(dòng)作識(shí)別網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)崿F(xiàn)端到端的學(xué)習(xí)，在動(dòng)作識(shí)別的準(zhǔn)確率上有很好的表現(xiàn)。并根據(jù)此方法構(gòu)建了車間異常動(dòng)作識(shí)別系統(tǒng)。

本發(fā)明授權(quán)一種面向車間智能視頻監(jiān)控的動(dòng)作識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種面向車間智能視頻監(jiān)控的動(dòng)作識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：采集監(jiān)控視頻信息，將采集的視頻信息在時(shí)域上平均分成T個(gè)片段視頻幀；并分為測(cè)試集和訓(xùn)練集； 步驟2：構(gòu)建動(dòng)作識(shí)別模型，基于Resnet構(gòu)造一種殘差塊，具體結(jié)構(gòu)如下： 所述動(dòng)作識(shí)別模型第一層為段內(nèi)局部時(shí)空特征提取模塊，對(duì)輸入的視頻幀進(jìn)行段內(nèi)局部時(shí)空特征提取，所述段內(nèi)局部時(shí)空特征提取模塊后連接一個(gè)池化層對(duì)特征進(jìn)行下采樣，所述池化層之后連接構(gòu)造的殘差塊，對(duì)輸入進(jìn)行時(shí)空特征提取，所述殘差塊在Bottleneck卷積網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)1×1卷積之前添加一個(gè)卷積核為3的1DConv，所述1DConv之后添加通道時(shí)序敏感模塊；所述殘差塊之后連接全連接層進(jìn)行結(jié)果識(shí)別； 步驟3：將訓(xùn)練集輸入到構(gòu)建的動(dòng)作識(shí)別模型，對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練完成的模型； 步驟3-1：通過(guò)段內(nèi)局部時(shí)空特征提取模塊獲取每個(gè)時(shí)間段的局部時(shí)空特征，捕捉動(dòng)作間的細(xì)微變化； 所述段內(nèi)局部時(shí)空特征提取具體步驟如下： 步驟3-1-1：將采集的視頻幀輸入到段內(nèi)局部時(shí)空特征提取模塊第一個(gè)分支進(jìn)行特征提取，獲得原始空間特征，維度為，其中和表示空間特征的高度和寬度； 步驟3-1-2：將每個(gè)視頻段內(nèi)選取的視頻幀輸入到段內(nèi)局部時(shí)空特征提取模塊的第二個(gè)分支獲取局部運(yùn)動(dòng)特征，同時(shí)增強(qiáng)有用特征，淡化無(wú)用特征； 步驟3-1-3：將原始空間特征與局部運(yùn)動(dòng)特征在空域相加，得到各個(gè)片段的段內(nèi)局部時(shí)空特征:； 步驟3-2：通過(guò)通道時(shí)序信息敏感模塊聚合全局時(shí)間信息，同時(shí)突出運(yùn)動(dòng)敏感通道，增強(qiáng)有用特征，淡化無(wú)用特征，獲取全局時(shí)空特征； 所述全局時(shí)空特征提取具體步驟如下： 步驟3-2-1：對(duì)輸入的特征圖在時(shí)域上進(jìn)行1D卷積，提取時(shí)序信息，得到維度為的特征，其中T表示時(shí)間段的數(shù)量，C表示特征通道的數(shù)量； 步驟3-2-2：將特征輸入通道時(shí)序信息敏感模塊獲取每個(gè)通道在時(shí)域上的敏感度權(quán)重； 步驟3-2-3：將特征與權(quán)重相乘，再與特征相加獲得時(shí)序信息敏感模塊輸出： ； 步驟4：將測(cè)試集輸入訓(xùn)練好的動(dòng)作識(shí)別模型，輸出動(dòng)作識(shí)別結(jié)果。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)，其通訊地址為：250353 山東省濟(jì)南市西部新城大學(xué)科技園；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。