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龙图腾网获悉南京工业大学申请的专利多粒度行为识别的模型构建方法、视频监控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：CN115188069B 。

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：202210749923.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权多粒度行为识别的模型构建方法、视频监控方法及系统是由朱艾春;倪帆;邬健辉;朱晓梅;胡方强设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本多粒度行为识别的模型构建方法、视频监控方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种多粒度行为识别的模型构建方法、视频监控方法及系统。该系统包括网络摄像头、客户端与服务器端，客户端获取网络摄像头的流媒体视频信息，发送至服务器端；服务器端基于人体姿态检测网络模型获取人体姿态识别画线结果并返回至客户端；客户端读取人体姿态识别画线结果进行本地显示；服务器端基于多粒度行为识别模型识别动作分类识别结果并返回至客户端；客户端读取动作分类识别结果，预警不安全行为。本发明通过远程服务器连接和人工智能的手段实现不受时间地点限制地识别人员动作，提升视频监控系统对摄像头监控范围内的不安全行为主动监控能力，及时发现事故隐患。

本发明授权多粒度行为识别的模型构建方法、视频监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多粒度行为识别的模型构建方法，其特征在于，包括： 设置多种不安全行为及其对应的动作分类以及人体姿态的多粒度特征，得到训练数据集，所述多粒度特征包括骨架信息、人体动作全身图像与头部区域图像； 根据所述人体姿态进行网络训练，获得人体姿态检测网络模型，进而获得人体姿态识别画线结果； 基于所述人体姿态识别画线结果，对所述训练数据集中的所述多粒度特征分别进行网络训练，分别获得骨架信息识别模型、全身图像识别模型、头部区域图像识别模型； 将所述骨架信息识别模型、所述全身图像识别模型、所述头部区域图像识别模型进行融合，得到多粒度行为识别模型； 其中，根据所述人体姿态进行网络训练，获得人体姿态检测网络模型，进而获得人体姿态识别画线结果包括： 根据视频帧I检测人体区域，输入对称空间变换网络S中，得到人体区域框并保存在人员全身图像Ib； 将所述人体区域框输入单人姿态估计器P中，获得生成热图与关于各个骨架点的真值热图Hkn，计算所述生成热图与所述真值热图Hkn之间的误差Lm； 提取所述生成热图中被高斯模糊的关节点中心，得到重构关节点坐标集合 将所述人体区域框输入固定权重单人姿态估计器P’中，计算生成热图与重构关节点坐标集合之间的误差Ls； 累加误差Lm和Ls得到所述对称空间变换网络S的误差LG，并通过梯度下降法对所述对称空间变换网络S进行优化； 将优化后的关节点坐标集合通过空间反变换网络D将人体姿态重新映射回原始图像中，获得所述人体姿态识别画线结果； 通过梯度下降法对所述空间反变换网络D进行优化，获取基于堆叠沙漏网络的人体姿态检测网络模型。

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