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龙图腾网获悉万达信息股份有限公司申请的专利一种隐私环境下的智能监护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：CN115308768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202210865981.0，技术领域涉及：G01S17/894；该发明授权一种隐私环境下的智能监护系统是由付越;王瑜;杨佐鹏;佘盼;申成日;张敬谊;丁偕设计研发完成，并于2022-07-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种隐私环境下的智能监护系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种隐私环境下的智能监护系统，其特征在于，包括信息采集模块、数据预处理模块、智能分析模块：信息采集模块采集环境信息，并基于环境信息形成流数据；数据预处理模块用于将流数据形成具有物理意义的结构化数据；智能分析模块得到人体姿态估计结果和人体行为识别结果。本发明使用无接触式传感器作为环境信息的采集介质，在居家环境中避免了监护带来的隐私侵犯问题；本发明综合使用ToF传感器和红外传感器采集环境信息，可以互补ToF传感器对于人体感知不够敏感和红外传感器无法获取物体三维空间详细位置的缺陷。

本发明授权一种隐私环境下的智能监护系统在权利要求书中公布了：1.一种隐私环境下的智能监护系统，其特征在于，包括信息采集模块、数据预处理模块、智能分析模块，其中： 信息采集模块通过ToF传感器以及红外传感器采集环境信息，并基于环境信息形成流数据后，将流数据向外发送，其中：信息采集模块通过ToF传感器无接触地采集并生成深度图像，信息采集模块通过红外传感器无接触地采集并生成红外图像； 数据预处理模块用于将基于信息采集模块获得的流数据形成具有物理意义的结构化数据； 智能分析模块通过封装其中的预训练模型处理数据预处理模块输出的结构化数据，得到人体姿态估计结果和人体行为识别结果，并将人体姿态估计结果和人体行为识别结果传送至终端实现智能实时监护； 所述数据预处理模块对流数据采用以下步骤进行处理： 步骤301、对流数据解码，按照时间戳还原每一帧的深度图像和红外图像； 步骤302、将深度图像和红外的图像的像素值映射到0～255的范围，归一化为灰度图，对深度图像中距离大于一定阈值的像素点均设置为无限远，红外图像中红外光强小于一定阈值的像素点均设置为0光强； 步骤303、对归一化后的深度图像和红外图像使用自适应直方图均衡化增强对比度，提高距离近的人体和背景物体之间的识别度； 步骤304、过滤深度图像和红外图像中的噪点； 步骤305、对深度图像和红外图像做锐化处理，进一步提升不同物体之间的识别度； 所述智能分析模块包括姿态估计子模块以及人体行为识别子模块，其中： 姿态估计子模块用于定位环境中人体的空间位置、还原人体姿态，在三维环境中以骨架图的方式实现人体重建； 人体行为识别子模块用于对人体当前的行为模式做出分类识别； 所述姿态估计子模块的实现包括以下步骤： 步骤401、使用多头卷积结构分别对深度图像和红外图像提取特征图，叠加所有特征图并通过集成了自注意力机制的卷积层进行数据融合； 步骤402、对融合后的高维特征图通过预训练的深度卷积神经网络提取一维特征； 步骤403、使用多层感知机回归预设数量的关节点坐标； 步骤404、以关节点作为结点，以符合人体的关节点连接关系作为边，以图结构构建人体骨架图； 所述人体行为识别子模块的实现包括以下步骤： 步骤501、根据人体骨架图的边界框，计算当前帧骨架图和历史帧骨架图的交并比，若交并比大于设定阈值，为当前骨架图赋予历史帧中对应的人物身份，否则，当前骨架不存在与历史帧中，赋予当前骨架图新的人物身份，以此实现人体跟踪； 步骤502、对每个骨架图通过预训练的图卷积神经网络提取特征，并根据人体跟踪的结果缓存进对应特征队列中； 步骤503、对每个人体身份选择当前帧和历史帧提取出的特征组成时序特征组，顺序输入到循环神经网络中，并通过全连接层输出当前目标人物的行为类别。

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