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龙图腾网获悉中国传媒大学申请的专利基于目标检测模型的行为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：CN119229531B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411288053.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于目标检测模型的行为检测方法及系统是由董欣菲;尚文倩设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于目标检测模型的行为检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目标检测模型的行为检测方法及系统，应用行为识别技术领域，利用改进的YOLOv10模型在Head部分，融合两个一对一检测头和一个一对多检测头，既利用了一对多检测头丰富的监督信号来训练优化模型参数保证模型的精度，又采取一对一检测头进行推断来避免NMS后处理从而提高推断速度。其中利用两个一对一检测头分别得到背景候选框和目标候选框，通过行为识别模型对背景候选框和目标候选框进行处理，得到第一预测网络对应的第一预测图，根据所述第一预测图，在所述背景候选框上标注所述第一跟踪目标的位置；根据连续帧中第一跟踪目标位置的变化，确定第一跟踪目标的姿态。由此实现了在背景候选框上对跟踪目标进行跟踪。

本发明授权基于目标检测模型的行为检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于目标检测模型的行为检测方法，其特征在于，包括： 获取拍摄的目标视频，从所述目标视频中得到目标待分析视频，将所述目标待分析视频分为N个片段，并从每个所述片段中随机抽取一帧图像作为待识别图像，其中，N为大于1的整数； 构建改进的YOLOv10模型，所述改进的YOLOv10模型在传统YOLOv10模型增加一个一对一的头部，在训练过程中，两个一对一头部与一个一对多头部与模型一起优化，允许backbone和neck享受由一对多赋值提供的丰富监督，在推理过程中，丢弃一对多头部，使用两个一对一头部进行预测，在每帧图像获取两个不同尺度的候选区域；分别为背景候选框和目标候选框；所述目标候选框包括第一追踪目标，所述背景候选框包括所述目标候选框在内的待预测所述第一跟踪目标的位置的图像； 所述背景候选框和目标候选框输入行为识别模型中的第一特征提取网络中，得到所述背景候选框的第一特征图以及所述目标候选框的第二特征图； 将所述第一特征图以及所述第二特征图输入至所述行为识别模型中的第一预测网络，得到所述第一预测网络对应的第一预测图，其中，所述第一预测网络包括串行的M个关键点预测单元，所述第一预测图用于指示所述第一跟踪目标在所述背景候选框上的预测位置，M为大于1的整数；根据所述第一预测图，在所述背景候选框上标注所述第一跟踪目标的位置； 根据连续帧中第一跟踪目标位置的变化，确定第一跟踪目标的姿态； 对第一跟踪目标姿态关键点进行检测，获取候选框信息和17个关键点，每个关键点由x、y和c三个参数组成；若识别到某个关键点的置信度低于预设的置信度阈值时，则认为该关键点被遮挡；将候选框的坐标、17个关键点的坐标、以及关键点被遮挡情况储存在该轨迹的数据库中；若识别到存在其他轨迹时，则将本轨迹与其他轨迹进行匹配，若本轨迹与其他轨迹匹配成功时，则将本轨迹与其他轨迹两个轨迹合并；若轨迹与其他轨迹匹配失败时，则将本轨迹保存在历史轨迹中；按实际需求，将本轨迹保存的被检测的第一跟踪目标17个关键点以及对应的置信度实现关键动作识别。

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