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龙图腾网获悉四川航天电液控制有限公司申请的专利基于视频分析的多场景作业人员违规行为识别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：CN120726699B 。

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：202511146939.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于视频分析的多场景作业人员违规行为识别方法及系统是由贺荣鹏;易斌;吴昊翰;苟太平;刘海艳;石建平设计研发完成，并于2025-08-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频分析的多场景作业人员违规行为识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于视频分析的多场景作业人员违规行为识别方法及系统，属于智能作业安全监测与人工智能识别技术领域，方法包括采集多场景作业现场的实时视频流；利用动作识别深度模型识别实时视频流中的连续动作时序；将连续动作时序构建为动作行为序列；将动作行为序列构建为带时间、空间与动作标签的有向行为图，并与标准动作行为序列对应的有向行为图进行对比，识别出违规行为；对识别的违规行为进行多模态预警。本方法突破了传统图像识别技术对动作序列语义理解薄弱、环境适应性差的瓶颈，实现多场景作业中对违规行为的精准识别与实时预警。

本发明授权基于视频分析的多场景作业人员违规行为识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于视频分析的多场景作业人员违规行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多场景作业现场的实时视频流； 利用动作识别深度模型识别实时视频流中的连续动作时序；所述动作识别深度模型包括姿态估计层、区域语义注意力层、时序建模层以及动作分类层； 将连续动作时序构建为动作行为序列； 将动作行为序列构建为带时间、空间与动作标签的有向行为图，并与标准动作行为序列对应的有向行为图进行对比，识别出违规行为； 对识别的违规行为进行多模态预警； 利用动作识别深度模型识别实时视频流中的连续动作时序，包括： 在姿态估计层中，基于改进型OpenPose结构，将实时视频流输出为多帧骨架关键点，、表示第i帧图像的骨架关键点坐标，表示第i帧图像的骨架关键点坐标的置信度，为针对环境因素遮挡下的视觉置信校正因子，表示骨架关键点周围的局部图像模糊度，表示环境调制系数，表示指数函数； 在区域语义注意力层中，根据作业场景定义的区域标签，计算帧级区域注意力特征，表示第j个识别出的动作区域框，表示作业场景中标注的标准区域，表示类别置信度，Z表示归一化系数，表示置信度函数； 在时序建模层中，根据骨架关键点及区域注意力特征，通过BiLSTM网络提取上下文动作特征，并引入局部敏感加权窗口机制处理动作边界模糊，获得增强动作特征；式中，表示第1~时刻的多帧骨架关键点，表示第1~时刻的帧级注意力特征； 在动作分类层，通过Softmax分类器输出增强动作特征对应的每一时刻动作标签概率，进而形成连续动作时序；其中，，表示权重矩阵，表示偏置向量，表示时刻的动作。

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