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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种无人便利店内偷窃行为识别方法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：CN118865497B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410882575.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种无人便利店内偷窃行为识别方法是由曾碧;钟圣鸿;李直;朱煜俊设计研发完成，并于2024-07-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无人便利店内偷窃行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种无人便利店内偷窃行为识别方法，包括特征处理、模型训练及偷窃行为识别算法；偷窃行为识别算法读取监控视频流中的视频帧，利用YOLOv8pose模型提取视频帧中的原始特征，并通过特征处理模块提取与动作相关的特征，输入到动作分类模型中获取总动作分类结果；根据总动作分类结果标记当前视频帧是否为关键帧；通过分类模型判断关键帧手中有无物体，得到分类结果；并根据预设条件，更新手靠近身体帧队列和手远离身体帧队列；结合队列长度和分类结果，识别偷窃行为；该发明可辅助后台值守人员判断顾客是否存在偷窃行为，从而减少商品被盗风险，降低商店的损失。

本发明授权一种无人便利店内偷窃行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种无人便利店内偷窃行为识别方法，其特征在于，包括： 获取监控现场的多个监控视频流，创建并初始化手靠近身体帧队列和手远离身体帧队列； 获取每个视频流中的视频帧并进行检测，如检测到顾客，则获取视频帧的原始特征并进行数据预处理； 构建窗口，窗口内聚合多帧视频帧；基于视频帧经数据预处理后的原始特征，提取窗口中与手靠近身体、手远离身体相关的动作行为特征； 对窗口内的动作行为特征降维处理后输入到动作分类模型中获取视频帧的动作分类结果，根据所有监控视频流同一时刻视频帧的动作分类结果，将总动作分类结果分别记为手靠近身体、手远离身体或其他动作，并根据总动作分类结果决定是否将该时刻的视频帧作为关键帧； 对于每个监控视频流的关键帧，输入到手中有无物体的分类模型中，得到顾客手上有无物体的分类结果； 根据预设条件，更新手靠近身体帧队列和手远离身体帧队列； 结合手靠近身体帧队列和手远离身体帧队列的长度，以及顾客手上有无物体的分类结果，综合判断当前时刻顾客有无疑似偷窃行为； 记录顾客出现疑似偷窃行为的时间节点并发送提醒信息； 所述获取视频帧的原始特征并进行数据预处理，包括： 使用YOLOv8-Pose模型提取顾客的人体骨骼特定关键点坐标以及归一化的预测框高度和中心点坐标；所述特定关键点包括左肩膀、右肩膀、左肘部、右肘部、左手腕、右手腕、左胯部、右胯部； 窗口中的动作行为特征包括： 原始特征的关键点以归一化的预测框中心点为原点的相对坐标、相邻两帧关键点的运动速度、关键点与水平面的夹角、手腕到归一化的预测框中心点的距离统计量、手肘到归一化的预测框中心点的距离统计量、手腕到胯部的距离统计量、手肘到胯部的距离统计量、手臂长度平均比例，以及肩膀、手肘和手腕三点之间的夹角平均值。

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