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龙图腾网获悉数据空间研究院申请的专利一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器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：CN115965893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202211663931.0，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器是由范联伟;王佐成;彭丽设计研发完成，并于2022-12-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器在说明书摘要公布了：本发明涉及专注度监测领域，尤其涉及一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器。本发明通过专注度评分模型计算监控对象的专注度时，首先需要获取监控录像，对监控录像进行视频帧解析，获取各监控对象实现各异常行为的持续时间ti,ni,n和对应的总监时长Ti,ni,n；然后将监控对象的视频帧解析数据ti,ni,n和Ti,ni,n代入专注度评分模型，获取各监控对象的专注度得分。本发明中的异常行为的权重由专家设置，异常行为识别可通过机器学习的识别模型获得，通过专家评估与机器学习的创新融合，实现了快速精准地评估专注度。

本发明授权一种基于连续视频帧的专注度监测方法、系统和存储器在权利要求书中公布了：1.一种基于连续视频帧的专注度监测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、设置异常行为及专注度评分模型，专注度评分模型为： 其中，Cn为监控对象n的专注度得分，I为异常行为数量，i为序数，1≦i≦I；ai表示第i个异常行为的权重，ti,n表示监控对象n表现第i个异常行为的持续时间，Ti,n表示ti,n对应的总监控时长； S2、获取监控录像，对监控录像进行视频帧解析，获取各监控对象实现各异常行为的持续时间ti,n和对应的总监控时长Ti,n，N为监控对象集合，； S3、将监控对象n的视频帧解析数据ti,n和Ti,n代入专注度评分模型，获取各监控对象的专注度得分； 令摄像头巡航轨迹包含K个巡航点，每个巡航点的摄像时间为t0，监测周期为T0=Q×K×t0，设Kn表示巡航点集合，当摄像头处于Kn中任一个巡航点时，监控对象n处于摄像头监控范围内；Q表示最大巡航次数； 针对监控对象n，其在一个监控周期内的ti,n和Ti,n的计算公式如下： rq,k,n,j,i表示摄像头第q次巡航中在第k个巡航点上第j次拍摄到监控对象n处于第i个异常行为的连续视频帧的数量；Jq,k,n,i表示摄像头第q次巡航中在第k个巡航点上拍摄到监控对象n处于第i个异常行为的次数；m表示单位时间1秒内的连续视频帧数量，表示对rq,k,n,j,im向上取整； yq,k,n,i表示二值数，当摄像头第q次巡航中在第k个巡航点上监测到监控对象n表现第i个异常行为，则yq,k,n,i取1；反之，yq,k,n,i取0。

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