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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动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：CN115410119B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202210968932.X，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动检测方法及系统是由杨阳;李雪;刘云霞;孙齐悦;张南南;雷良健设计研发完成，并于2022-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动检测方法及系统，获取已有视频信息，定位有行人出现的视频片段，和每帧中运动目标在视频图像中的大致位置；将视频片段进行切分，分为多个短视频段，标注每个短视频段的行为类别；检测疑似出现剧烈运动的短视频段中剧烈运动出现的首尾时间戳，并制作预训练数据集的各剧烈运动行为图片；对所述行为图片进行预处理，形成训练集；构建包括特征提取层和行为分类层的网络模型，利用训练集对所述网络模型进行训练，直至满足设定要求；利用知识蒸馏的方法将训练后的网络模型压缩后，进行部署。本发明可以实时对监控场所中的剧烈运动进行检测和定位，对危险突发事件及时做出反应。

本发明授权一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于训练样本自适应生成的剧烈运动检测方法，利用预训练的网络模型，对获取的视频进行处理，检测剧烈运动，其特征是，所述网络模型的训练和部署过程包括以下步骤： 获取已有视频信息，定位有行人出现的视频片段，和每帧中运动目标在视频图像中的大致位置； 将视频片段进行切分，分为多个短视频段，标注每个短视频段的行为类别； 检测疑似出现剧烈运动的短视频段中剧烈运动出现的首尾时间戳，根据时间戳截取出现剧烈运动的短视频段，制作预训练数据集的各剧烈运动行为图片； 对所述行为图片进行预处理，形成训练集； 构建包括特征提取层和行为分类层的网络模型，利用训练集对所述网络模型进行训练，直至满足设定要求； 利用知识蒸馏的方法将训练后的网络模型压缩后，进行部署； 检测疑似出现剧烈运动的短视频段中剧烈运动出现的首尾时间戳的具体过程包括：利用光流法对各短视频中出现剧烈运动的首尾时间帧进行检测，根据人体的无序性程度，自动定位并输出各短视频中发生剧烈运动的首尾时间戳。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：266237 山东省青岛市即墨滨海路72号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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