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龙图腾网获悉中国矿业大学申请的专利一种适用于边缘终端的煤矿井下人体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：CN116189299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310134511.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法是由刘佰龙;邓宇帆;张磊;梁志贞;胡浩;许昱林设计研发完成，并于2023-02-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法，属于计算机图像识别领域。通过利用煤矿井下人体动作视频数据设计适用于低照度的轻量化动作识别模型，在边缘终端实现动作识别；首先利用数据采集和预处理模块对煤矿井下人员动作数据集的构建；然后利用动作分类模块实现动作视频特征的分类任务下海量参数网络模型的训练；其次利用情境网络剪枝模块实现适用于低照度视频数据的初步轻量化模型；最后通过示教模型蒸馏模块将初步轻量化模型进一步轻量化，将最终轻量化模型应用在边缘终端上其采用带恢复的剪枝技术，减少低照度对压缩的干扰；采用编码技术，优化存储；在保证识别率前提下，实现复杂模型的井下边缘终端部署。

本发明授权一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种适用于边缘终端的煤矿井下人体动作识别方法，其特征在于，针对煤矿井下低照度的照明环境，构建在低照度环境下能够对人体动作进行识别的轻量化动作识别模型，利用边缘终端即可识别出人体动作； 具体步骤如下： 步骤1：利用井下摄像头分别在光照充足条件下与暗光条件下采集矿井下包含工作人员的生产作业的视频，视频中包含煤矿井下人员的生产作业人体动作视频，将采集到的视频数据进行预处理，先按作业场景进行分类，去除不包含任何动作的视频信息，按照每个完整的生产作业动作形成一条视频数据的原则生成视频，并对应生产作业动作添加文字描述标签，得到煤矿井下动作图像序列数据集，并将动作图像序列数据集划分为训练集和测试集； 步骤2：利用煤矿井下动作图像序列数据集训练Vision Transformer网络，使Vision Transformer网络在完成训练后能够根据输入视频准确输出井下人员生产作业动作的文字说明，所述Vision Transformer网络为改进损失函数后的Vision Transformer网络，包括嵌入层、编码器层； 步骤3：对完成训练的Vision Transformer网络进行情境剪枝使其轻量化，使轻量化后的Vision Transformer网络适应煤矿井下低照度状态下拍摄的视频数据，所述情境剪枝包括神经元剪枝和权重剪枝； 步骤4：对轻量化后的Vision Transformer网络进行示教模型蒸馏处理，浓缩后得到最终轻量化模型； 步骤5：将最终轻量化模型设置在煤矿井下的边缘终端中，利用边缘终端对实时煤矿井下生产作业视频数据识别；边缘终端将待识别视频数据转化图像序列行动作识别，并输出视频中包含生产作业动作的文字描述。

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