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龙图腾网获悉浪潮通信信息系统有限公司申请的专利安防场景识别方法、装置、设备及可读存储介质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：CN116977916B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202310722182.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权安防场景识别方法、装置、设备及可读存储介质是由李耀;梁秉豪;唐政;袁明明;王凯设计研发完成，并于2023-06-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本安防场景识别方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能安防领域，本发明提供一种安防场景识别方法、装置、设备及可读存储介质，该方法包括：筛选出历史场景图像中的安防场景图像，基于所述安防场景图像训练目标检测模型；通过训练好的目标检测模型生成第一场景图像，所述第一场景图像用于训练加入骨骼点检测的网络模型；基于训练好的网络模型对采集到的目标场景图像进行识别，得到安防场景识别结果。本发明通过训练好的目标检测模型生成用于训练加入骨骼点检测的网络模型，使得网络模型的部署及维护成本降低，又通过训练好的加入骨骼点检测的网络模型进行安防场景识别，提高了安防场景识别的准确率。

本发明授权安防场景识别方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种安防场景识别方法，其特征在于，包括： 筛选出历史场景图像中的安防场景图像，基于所述安防场景图像训练目标检测模型； 将采集到的视频流输入训练好的目标检测模型，通过所述训练好的目标检测模型对所述视频流进行截取以及场景检测，得到第一场景图像，所述第一场景图像用于训练加入骨骼点检测的网络模型，所述网络模型是基于在深度学习目标检测网络的主干网络中加入骨骼点检测后得到的； 基于训练好的网络模型对采集到的目标场景图像进行识别，得到安防场景识别结果； 其中，所述基于所述安防场景图像训练目标检测模型包括： 对所述安防场景图像进行标注，将标注了分类标签的安防场景图像输入目标检测模型； 根据所述目标检测模型输出的损失值，对所述目标检测模型的参数进行调整； 在所述目标检测模型的参数调整次数达到第一预设阈值，或者所述损失值小于第二预设阈值的情况下，确定所述目标检测模型训练完成； 所述网络模型的训练步骤包括： 将带有场景标签的第一场景图像输入带有骨骼点检测的网络模型，通过所述骨骼点检测确定所述第一场景图像的姿态特征； 根据所述姿态特征确定所述网络模型输出的场景概率结果； 基于所述场景概率结果和所述场景标签，对所述网络模型的参数进行调整； 根据所述网络模型的参数的调整结果，确定所述网络模型是否训练完成。

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