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龍圖騰網(wǎng)獲悉以薩技術(shù)股份有限公司申請的專利一種基于機器視覺的電梯轎廂異常行為檢測方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114332717B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26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?zhí)?專利號為：202111663609.3，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種基于機器視覺的電梯轎廂異常行為檢測方法及系統(tǒng)是由邱志鵬;李凡平;石柱國設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-30向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于機器視覺的電梯轎廂異常行為檢測方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本公開屬于數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種基于機器視覺的電梯轎廂異常行為檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：獲取電梯轎廂內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)；根據(jù)所獲取得的視頻圖像進行行人檢測，獲得行人檢測結(jié)果；根據(jù)所獲得的行人檢測結(jié)果構(gòu)建待識別的視頻序列，根據(jù)所構(gòu)建的視頻序列和異常行為識別模型，進行電梯轎廂內(nèi)異常行為的識別；其中，異常行為檢測模型采用深度分離卷積算法進行所述視頻序列的分類識別。

本發(fā)明授權(quán)一種基于機器視覺的電梯轎廂異常行為檢測方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于機器視覺的電梯轎廂異常行為檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取電梯轎廂內(nèi)的視頻數(shù)據(jù)； 根據(jù)所獲取得的視頻圖像進行行人檢測，獲得行人檢測結(jié)果； 根據(jù)所獲得的行人檢測結(jié)果構(gòu)建待識別的視頻序列，根據(jù)所構(gòu)建的視頻序列和異常行為識別模型，進行電梯轎廂內(nèi)異常行為的識別； 其中，異常行為檢測模型采用深度分離卷積算法進行所述視頻序列的分類識別； 在獲取電梯轎廂內(nèi)視頻圖像的過程中，采集電梯轎廂內(nèi)含行人目標(biāo)的視頻監(jiān)控圖像； 在進行電梯轎廂內(nèi)異常行為的識別之前，基于所得到的視頻監(jiān)控圖像構(gòu)建行人檢測數(shù)據(jù)集，通過單階段目標(biāo)檢測進行電梯轎廂內(nèi)行人的檢測識別； 當(dāng)檢測識別到電梯轎廂內(nèi)有行人時，針對對每一幀圖像進行所述單階段目標(biāo)檢測的輸入視頻幀和輸出特征圖的通道拼接，得到并保存每一幀圖像的融合特征張量； 所述電梯轎廂內(nèi)異常行為識別的過程中，使用3DMobilenet-v2構(gòu)建異常行為識別模型，將3DMobilenet-v2中的尺寸為3×3×3的3D卷積核分解為一個1×3×3的空間卷積核和一個3×1×1的時序卷積核，使用1×3×3提取特征張量中的空間特征信息，使用3×1×1提取特征張量中的時序特征信息；識別視頻序列中是否包含有異常行為，模型輸入為每段視頻提取到的視頻特征序列，輸出每段視頻的異常行為預(yù)測結(jié)果。

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