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龙图腾网获悉九竹物联技术有限公司申请的专利一种视频监控的人员行为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：CN119580352B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411622814.9，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种视频监控的人员行为识别方法及系统是由张同林;柴青;钱学明;孙加金;张一凡设计研发完成，并于2024-11-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种视频监控的人员行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种视频监控的人员行为识别方法及系统。所述方法包括：对定位区域进行动作节点和关节角度提取处理，得到人体动作骨架序列数据；构建动作连接图和时序关联边，进行行为模式学习处理，得到时空行为特征；对时空行为特征和人体行为特征向量进行动作语义映射处理，通过行为时序链构建处理，得到行为语义描述特征；对行为语义描述特征进行行为模式匹配和异常度量处理并进行特征判别处理，得到行为类型标识和异常程度指标并进行行为持续性分析处理，并通过行为风险等级评估处理，得到行为识别结果和预警信息。本发明基于多模态特征融合和时空行为建模，实现对人员行为的精确识别和风险等级的动态评估。

本发明授权一种视频监控的人员行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种视频监控的人员行为识别方法，其特征在于，所述视频监控的人员行为识别方法包括： 对输入的监控视频序列提取人体动作纹理特征和运动轨迹特征，通过行为显著性分析进行特征融合处理，得到人体行为特征向量； 对所述人体行为特征向量进行骨骼关节定位处理，并对定位区域进行动作节点和关节角度提取处理，得到人体动作骨架序列数据； 对所述人体动作骨架序列数据构建动作连接图和时序关联边，通过运动范式分析进行行为模式学习处理，得到时空行为特征； 对所述时空行为特征和人体行为特征向量进行动作语义映射处理，并通过行为时序链构建处理，得到行为语义描述特征； 对所述行为语义描述特征进行行为模式匹配和异常度量处理，通过行为相似性对比进行特征判别处理，得到行为类型标识和异常程度指标； 对所述行为类型标识和异常程度指标进行行为持续性分析处理，并通过行为风险等级评估处理，得到行为识别结果和预警信息； 其中，所述对所述人体动作骨架序列数据构建动作连接图和时序关联边，通过运动范式分析进行行为模式学习处理，得到时空行为特征，包括： 对所述人体动作骨架序列数据进行骨架节点连接处理，得到初始动作连接图，并对所述初始动作连接图进行边权重计算处理，得到动作连接图； 对所述动作连接图中的节点进行动作特征提取处理，得到节点特征矩阵，并对所述节点特征矩阵进行节点相似度计算处理，得到节点相似度矩阵； 对所述节点相似度矩阵进行时序滑动窗口处理，得到时序窗口数据，并对所述时序窗口数据进行时序边构建处理，得到时序关联边集合； 对所述时序关联边集合进行边权重分配处理，得到时序关联边，并对所述时序关联边和动作连接图进行图融合处理，得到时空动作图； 对所述时空动作图进行动作模式聚类处理，得到动作模式簇，并对所述动作模式簇进行范式特征提取处理，得到动作范式特征； 对所述动作范式特征进行行为模式编码处理，得到行为编码序列，并对所述行为编码序列通过范式分析进行特征提取处理，得到时空行为特征； 其中，所述对所述时空行为特征和人体行为特征向量进行动作语义映射处理，并通过行为时序链构建处理，得到行为语义描述特征，包括： 对所述时空行为特征和人体行为特征向量进行动作语义分层处理，得到分层动作语义要素，并对所述分层动作语义要素进行基础动作解构处理，得到基础动作库； 对所述基础动作库进行场景动作匹配处理，得到场景相关动作序列，并对所述场景相关动作序列进行动作关联性推导处理，得到动作关联特征矩阵； 对所述动作关联特征矩阵进行动作序列建模处理，得到动作依赖关系网络，并对所述动作依赖关系网络进行语义推理处理，得到动作意图特征； 对所述动作意图特征进行时序规律挖掘处理，得到动作规则集合，并对所述动作规则集合进行行为语义映射处理，得到行为语义映射图谱； 对所述行为语义映射图谱进行层次语义抽象处理，得到层次化行为描述，并对所述层次化行为描述进行动作约束构建处理，得到行为约束网络； 对所述行为约束网络进行时空关联性验证处理，得到验证行为序列，并对所述验证行为序列进行语义特征聚合处理，得到行为语义描述特征。

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