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龙图腾网获悉武汉爱迪科技股份有限公司申请的专利一种学生行为轨迹与动作分析的风险预警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：CN119763182B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411776223.7，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种学生行为轨迹与动作分析的风险预警方法及系统是由徐新伟;霍义涛;赵艳丽;范翠;程欢;张海豹;贾铭设计研发完成，并于2024-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种学生行为轨迹与动作分析的风险预警方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及行为风险预警技术领域，提出了一种学生行为轨迹与动作分析的风险预警方法及系统，包括以下步骤：分别采集学生行为的视频数据和传感数据；对视频数据和传感数据进行预处理，得到学生行为多源数据；对学生行为多源数据进行目标检测和目标追踪，生成学生运动轨迹；基于学生运动轨迹，提取学生的行为特征，对行为特征进行异常行为识别，得到异常行为识别结果；对异常行为识别结果进行风险等级评估，得到异常行为风险等级；根据异常行为风险等级，触发对应级别的预警信息，对预警信息进行处理，生成最终预警结果，将最终预警结果推送至管理人员。本发明实现了对学生异常行为的全方位监控、及时识别和快速预警，提升了校园安全管理的效率。

本发明授权一种学生行为轨迹与动作分析的风险预警方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种学生行为轨迹与动作分析的风险预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过摄像头阵列和多类型传感器，分别采集学生行为的视频数据和传感数据； 对所述视频数据和所述传感数据进行预处理，得到学生行为多源数据； 对所述学生行为多源数据进行目标检测和目标追踪，生成学生运动轨迹； 所述对所述学生行为多源数据进行目标检测和目标追踪，生成学生运动轨迹，具体包括： 提取所述学生行为多源数据中的图像特征和信号特征，计算不同数据源的特征权重，进行加权融合，得到行为融合特征，将所述行为融合特征输入深度学习模型，得到目标检测结果； 基于所述目标检测结果，采用多特征融合的目标追踪算法对检测到的目标进行追踪，构建目标特征描述子，所述目标特征描述子包括目标的外观特征和运动特征，采用卡尔曼滤波算法对目标位置进行预测，基于匹配度计算进行数据关联，生成连续的运动轨迹，对生成的轨迹进行平滑度评估和优化处理，生成带有时空信息的学生运动轨迹； 所述平滑度评估的计算式为： 其中，S为轨迹平滑度，Δθk,k+1为第k个轨迹点和第k+1个轨迹点之间的角度变化，wk为第k个轨迹点的时间权重因子，N2为轨迹点数量减去1； 基于所述学生运动轨迹，提取学生的行为特征，基于预设的正常行为模式库，对所述行为特征进行异常行为识别，得到异常行为识别结果； 对异常行为识别结果进行风险等级评估，得到异常行为风险等级； 根据所述异常行为风险等级，触发对应级别的预警信息，对预警信息进行确认和优化处理，生成最终预警结果，将所述最终预警结果推送至管理人员。

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