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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十研究所申请的专利一种基于TPH-yolov5的异常行为检测方法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：CN116798118B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202310513769.2，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于TPH-yolov5的异常行为检测方法是由徐雄;赵文彬;李思奇设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TPH-yolov5的异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TPH‑yolov5的异常行为检测方法，其包括：将测试图像输入训练好的TPH‑yolov5网络模型中，以识别出异常行为；其中，异常行为包括吸烟、非法入侵、违法拍照、非法携带电脑、违规打电话。本发明提高了检测异常行为的正确率。

本发明授权一种基于TPH-yolov5的异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TPH-yolov5的异常行为检测方法，其特征在于，包括： 将测试图像输入训练好的TPH-yolov5网络模型中，以识别出异常行为；其中，异常行为包括吸烟、非法入侵、违法拍照、非法携带电脑、违规打电话； 在所述TPH-yolov5网络模型中： 在yolov5网络的基础上，选取CSPDarknet53为backbone，并在末端新增三个transformer预测头； 使用PANet结构，颈部输出的四个transformer预测头使用颈部变压器编码器块的特征映射，输出的特征映射作为TPH预测头，分别对应不同尺寸目标的特征映射； 头部负责通过从主干网中提取的特征图来检测目标的位置和类别； CBAM将注意力映射沿特征图的通道与空间两个独立的维度进行注入，然后将注意力乘以输入特征映射，对输入的特征图进行自适应特征细化； 还包括： 对单个训练好的TPH-yolov5网络模型执行ms测试策略，即：分别将原始待测试图像进行不同比例的缩放和为水平翻转，以获取L幅图像； 将L幅图像和原始待测图像分别输入不同训练好的TPH-yolov5网络模型，并使用非最大值抑制融合测试预测；通过加权框融合后得到检测原始待测图像中异常行为的准确率； 采用非最大值抑制或软NMS或加权框融合将多个不同的训练好的TPH-yolov5网络模型集成框； 当采用非最大值抑制时，若长方体的交并比值高于预设阈值，则认为它们属于同一对象；对于每个对象，非最大值抑制方法只保留一个置信度最高的边界框，并删除其他边界框； 当采用软非最大值抑制时，若基于交并比值为相邻边界框的置信度设置衰减函数，而不是将其置信度分数完全设置为零并将其删除； 当采用加权框融合时，其合并了所有框以形成最终结果；TPH-yolov5网络模型一共会输出4种不同尺度的特征图，用于检测不同尺度的物体； 还包括： 将TPH头输出的框输入加权框融合后的模型中处理，对结果进行可视化异常案例分析； 在对结果进行可视化异常案例分析之后，能够通过额外的自训练分类器优化训练后的TPH-yolov5网络模型； 训练分类器的输出为异常行为的类别和预测框。

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