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龙图腾网获悉中南信息科技(深圳)有限公司;禹州市中南信息科技有限公司申请的专利一种人员异常行为监控识别方法及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：CN119810753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202510251698.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种人员异常行为监控识别方法及预警系统是由徐琪设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种人员异常行为监控识别方法及预警系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人员异常行为监控领域，尤其涉及一种人员异常行为监控识别方法及预警系统，方法包括：构建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型包括卷积层一、通道多尺度差异注意层和卷积层二；在通道多尺度差异注意层中，利用卷积核对卷积层一输出的每个第一特征图进行卷积得到两个第二特征图，对每个第二特征图进行池化得到特征矩阵，计算两个特征矩阵的Frobenius范数，将Frobenius范数作为第一特征图的权重；对多个第一特征图加权连接输入至卷积层二；对卷积神经网络模型进行训练得到检测模型，将获取的人员图像输入检测模型内对人员异常行为进行检测，若检测到人员异常行为，则发出预警。本发明提升了神经网络模型对异常行为识别的准确性。

本发明授权一种人员异常行为监控识别方法及预警系统在权利要求书中公布了：1.一种人员异常行为监控识别方法，其特征在于，包括步骤： 构建卷积神经网络模型，卷积神经网络模型包括卷积层一、通道多尺度差异注意层和卷积层二；卷积神经网络模型还包括全局注意力层、全连接层和输出层； 在通道多尺度差异注意层中，利用卷积核对卷积层一输出的每个第一特征图进行卷积得到两个第二特征图，对每个第二特征图进行池化得到特征矩阵，计算两个特征矩阵的Frobenius范数，将Frobenius范数作为第一特征图的权重；对多个第一特征图加权连接输入至卷积层二；卷积层二对通道多尺度差异注意层输出的加权第一特征图进行卷积处理得到第三特征图；将第三特征图输入至全局注意力层，全局注意力层对卷积层二输入的第三特征图均进行卷积得到不同位置的查询向量和键向量，并计算同一第三特征图中任意两个位置的相似性； 相似形的表达式为：; 式中，表示第三特征图中位置i和位置j的相似性，f表示查询向量或键向量的维数，表示位置i的查询向量在第l维上的值，表示位置j的键向量在第l维上的值；使用softmax函数将所有位置的相似性进行归一化得到注意力权重矩阵，将注意力权重矩阵与第三特征图相乘得到加权后的第三特征图，将加权后的第三特征图进行连接得到输出特征图；将输出特征图输入至全连接层，经输出层输出人员图像中人员的行为类别，行为类别为正常或者异常； 对卷积神经网络模型进行训练得到检测模型，将获取的人员图像输入检测模型内对人员异常行为进行检测，若检测到人员异常行为，则发出预警； 卷积神经网络模型还包括输入层和多尺度卷积层，输入层将人员图像的三通道图像输入至多尺度卷积层，利用多个卷积核对三通道图像进行卷积得到多个初始特征图，计算初始特征图在人员图像中人员区域的感受野，根据感受野占人员区域的比值计算相应初始特征图的权重，将多个初始特征图进行加权连接输入至卷积层一。

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