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龙图腾网获悉安徽大学;苏州图灵智驰智能科技有限公司申请的专利一种基于视频理解的矿井下异常动作识别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：CN116798117B 。

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：202310387213.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法是由贾兆红;夏浩源;段章领;仰劲涛;彭志;王坤;周行云;慈正航;江一航;金怡蒙设计研发完成，并于2023-04-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法在说明书摘要公布了：一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法，其中包括：通过摄像头获取井下包含矿工实时动作的视频数据；预处理视频数据进行视频剪裁与抽帧，先将图片帧中的人物进行识别与标记；再将标记的人物目标绑定ID进行前后帧目标跟踪；将目标跟踪的结果送入3D卷积神经网络提取视频帧特征；将样本输入至SlowFast网络获得动作识别结果；根据追踪目标的具体动作，发现异常行为并发出警告。本发明解决了矿井下矿工异常动作判断智能化水平低的问题。

本发明授权一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频理解的矿井下异常动作识别方法，用于对矿井场景中矿工异常动作进行智能识别，其特征是按以下步骤进行： a、样本准备阶段，获取矿井下工作环境视频，对视频进行剪裁与抽帧，预处理有矿工出现的视频作为标记图像，将所述处理标记图像按7:3分为训练样本和测试样本，对异常的标注图像数据进行剔除后得到训练用的数据集； b、使用处理后的训练样本训练yolov5s网络，对有矿工出现的视频进行人物识别； c、使用deepsort算法对yolov5s的结果进行人物ID绑定进行目标跟踪； d、将样本输入至SlowFast网络进行检测获得人物动作识别结果，识别到可能存在的异常动作； 所述步骤d构建网络模型；将样本输入至SlowFast网络对Deepsort的跟踪结果进行，包括： 1使用3D卷积神经网络从视频数据中提取时空特征，设置resnet3d网络，主干网络分为慢速路径与快速路径；慢速路径使用resnet3d网络，第一层使用1个大小为7*7的卷积核，在低帧率下运行，捕获空间语义，获得环境信息；快速路径使用resnet3d网络，基础通道数目为8，第一层使用5个大小为7*7的卷积核，在高帧率下运行，以捕获精细时间分辨率的运动；头部分类网络使用SlowFast头，特征连接的通道数为2048+256； 2特征融合，网络采用将Fast通道的数据通过侧向连接被送入Slow通道，即将快速路径提取的信息融合到慢速路径中；卷积核的尺寸记作{T×S2,C}，其中T、S和C分别表示采样次数、空间分辨率和卷积核数量；跳帧率为α＝8，通道比为1β＝18；Fast通道的单一数据样本为{αT,S2,βC}，Slow通道的单一数据样本为{T,S2,αβC}；通过使用2βC输出通道和步幅为α对5×12内核进行三维卷积的方式进行数据变换； 3在每个通道的末端执行全局平均池化，之后组合快速慢速通道的结果并送入一个全连接分类层，该层使用softmax来识别图像中矿井工人正在进行的动作，最终将两条途径的输出融合在一起以产生最终输出。

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