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龙图腾网获悉以萨技术股份有限公司申请的专利一种基于机器视觉的电梯轿厢异常行为检测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：CN114332717B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202111663609.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于机器视觉的电梯轿厢异常行为检测方法及系统是由邱志鹏;李凡平;石柱国设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的电梯轿厢异常行为检测方法及系统在说明书摘要公布了：本公开属于数据处理技术领域，提供了一种基于机器视觉的电梯轿厢异常行为检测方法及系统，包括以下步骤：获取电梯轿厢内的视频数据；根据所获取得的视频图像进行行人检测，获得行人检测结果；根据所获得的行人检测结果构建待识别的视频序列，根据所构建的视频序列和异常行为识别模型，进行电梯轿厢内异常行为的识别；其中，异常行为检测模型采用深度分离卷积算法进行所述视频序列的分类识别。

本发明授权一种基于机器视觉的电梯轿厢异常行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的电梯轿厢异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取电梯轿厢内的视频数据； 根据所获取得的视频图像进行行人检测，获得行人检测结果； 根据所获得的行人检测结果构建待识别的视频序列，根据所构建的视频序列和异常行为识别模型，进行电梯轿厢内异常行为的识别； 其中，异常行为检测模型采用深度分离卷积算法进行所述视频序列的分类识别； 在获取电梯轿厢内视频图像的过程中，采集电梯轿厢内含行人目标的视频监控图像； 在进行电梯轿厢内异常行为的识别之前，基于所得到的视频监控图像构建行人检测数据集，通过单阶段目标检测进行电梯轿厢内行人的检测识别； 当检测识别到电梯轿厢内有行人时，针对对每一帧图像进行所述单阶段目标检测的输入视频帧和输出特征图的通道拼接，得到并保存每一帧图像的融合特征张量； 所述电梯轿厢内异常行为识别的过程中，使用3DMobilenet-v2构建异常行为识别模型，将3DMobilenet-v2中的尺寸为3×3×3的3D卷积核分解为一个1×3×3的空间卷积核和一个3×1×1的时序卷积核，使用1×3×3提取特征张量中的空间特征信息，使用3×1×1提取特征张量中的时序特征信息；识别视频序列中是否包含有异常行为，模型输入为每段视频提取到的视频特征序列，输出每段视频的异常行为预测结果。

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