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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于构建人员邻接关系图异常行为建模及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：CN115952330B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211618477.7，技术领域涉及：G06F16/903；该发明授权基于构建人员邻接关系图异常行为建模及检测方法及系统是由唐芃;蒋兴浩;许可;孙锬锋;陈朔设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于构建人员邻接关系图异常行为建模及检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于构建人员邻接关系图异常行为建模及检测方法及系统，包括：步骤S1：对人员进行目标跟踪，得到人员编号、人员出现的帧序号以及在每一帧中的位置区域坐标信息；步骤S2：以每个人员目标为节点建立节点邻接矩阵，计算节点之间的邻接关系，以当前节点和邻接节点的坐标距离作为邻接边权重，构建人员邻接关系图结构；步骤S3：计算每个节点位置区域坐标变化，设置节点特征；步骤S4：构建网络结构，输入图数据，输出每帧检测结果，检测每个图中是否包含异常节点，若存在则认为该帧中存在异常行为，计算损失更新网络参数。本发明提出的Sub‑GCN网络旨在关注同一张图中不同节点之间的差异性，相较于其它网络更适配人员邻接关系图模型。

本发明授权基于构建人员邻接关系图异常行为建模及检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于构建人员邻接关系图异常行为建模及检测方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对人员进行目标跟踪，得到人员编号、人员出现的帧序号以及在每一帧中的位置区域坐标信息； 步骤S2：以每个人员目标为节点建立节点邻接矩阵，计算节点之间的邻接关系，以当前节点和邻接节点的坐标距离作为邻接边权重，构建人员邻接关系图结构； 步骤S3：计算每个节点位置区域坐标变化，设置节点特征； 步骤S4：构建网络结构，输入图数据，输出每帧检测结果，检测每个图中是否包含异常节点，若存在则认为该帧中存在异常行为，计算损失更新网络参数； 在所述步骤S4中： 构建Sub-GCN网络结构，将检测每帧中是否包含异常行为转化为检测每个图中是否包含异常节点，训练过程监督标注每一帧中是否包含异常行为，输入图数据，输出每帧检测结果，计算损失更新网络参数； Sub-GCN的邻接矩阵计算方法： 其中，为原图添加自环后的邻接矩阵，为对应的度矩阵，为单位矩阵； 采用加权的二元交叉熵损失函数： 其中，为二元交叉熵损失函数，为权重，取决于正负样本的比例，代表真实值，代表网络输出预测为正常类的概率； 采用2层Sub-GCN结构，层与层之间采用Relu激活函数，最后一层卷积后应用Softmax函数获取输出概率，在不同超参数的情况下进行迭代训练，得到最优模型； 将划分出的测试集按同样的预处理步骤、特征提取步骤、建模步骤构建人员关系拓扑图，将构建的图数据传入训练好的Sub-GCN网络中，获得识别结果。

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