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龙图腾网获悉湘南学院申请的专利一种基于监控视频识别的手术室智能监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：CN120147924B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510221700.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统是由王鲁达;李玲环;刘东;方芳设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统，涉及医疗安全监管技术领域，包括通过手术室摄像头阵列采集视频，利用残差神经网络和光流场构建手术区域全景序列；采用双分支目标检测网络提取医护人员位置、患者体位及手术器械特征，构建手术场景模型；基于骨骼关键点提取和卡尔曼滤波进行轨迹跟踪，构建手术流程动态图；利用时序图卷积网络和多头注意力机制生成手术进程状态报告；通过知识蒸馏算法对比手术规范库，对异常事件进行分级记录。本发明实现了高效的异常事件追踪和记录功能，为手术质量控制和安全管理提供技术支持，提升了手术室智能监测的整体性能。

本发明授权一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于监控视频识别的手术室智能监测方法，其特征在于：包括， 布设手术室摄像头阵列按区域分块采集手术过程视频，通过残差神经网络提取视频帧特征并计算光流场，基于光流引导的特征对齐模块融合多路视频流，构建手术区域全景序列； 将所述手术区域全景序列输入双分支目标检测网络，主分支提取医护人员位置和患者体位数据，辅分支通过注意力机制提取手术器械特征，基于多视角映射算法构建包含人员空间位置和器械使用区域的手术场景模型； 基于手术场景模型中的人员位置序列，应用骨骼关键点提取网络获取医护人员姿态数据，结合场景模型中的器械使用区域进行基于卡尔曼滤波的轨迹跟踪，构建节点加权的手术流程动态图； 将所述手术流程动态图输入时序图卷积网络，通过多头注意力机制计算动态空间关联矩阵，融合手术类型编码向量，生成多维度手术进程状态报告； 利用知识蒸馏算法对比进程状态报告与手术规范库，根据违规程度和安全风险将异常事件划分为不同等级，记录手术监测日志； 所述生成多维度手术进程状态报告包括以下步骤： 将手术流程动态图按时间序列划分为多个时间窗口，对每个时间窗口内的节点特征进行时序采样，构建图序列样本矩阵； 通过时序图卷积网络对图序列样本矩阵进行特征提取，其中图卷积层采用多层感知器更新节点特征，汇聚层整合邻域信息，输出图时序特征； 对图时序特征应用多头注意力机制，将特征投影至询问空间、关键空间和数值空间，计算注意力得分，获取节点间动态关联强度； 基于动态关联强度构建动态空间关联矩阵，矩阵元素表示节点对之间的交互程度，通过归一化处理得到标准化关联矩阵； 将手术类型信息编码为向量表示，采用类型嵌入矩阵将手术类型向量映射到特征空间，与标准化关联矩阵进行特征融合，获得融合特征张量； 对融合特征张量进行时空维度解耦，分别提取手术进程的时序变化特征和空间分布特征，构建多维特征组合； 构建多层级医疗专家知识树，将专家经验进行层次化编码，建立知识指导的评估规则库； 利用评估规则库对多维特征组合进行专家知识引导的动态评估，结合当前手术阶段计算步骤重要度权重，生成手术进程评分指标； 将手术进程评分指标按照预设模板整合，添加时间戳和场景描述信息，输出多维度手术进程状态报告。

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