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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种面向行为时序的工作流程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：CN116524423B 。

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：202211468059.4，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种面向行为时序的工作流程识别方法是由刘歆;王奕琀;万邦睿;赵春泽;韦庆杰;金霜;朱思宇设计研发完成，并于2022-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向行为时序的工作流程识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向行为时序的工作流程识别方法，属于计算机视觉技术领域。建立针对不同应用场景下工作行为动作标签库，并进行行为识别；构建轻量化多目标跟踪模型，并进行人物身份识别，对视频中的人物进行跟踪；将人的身份和行为进行绑定，获得身份绑定后的行为序列；建立工作内容训练标签库，使用时序模型对行为序列的工作内容进行检查，从而判断该行为序列的工作内容；建立工作流程检查库，将确定工作内容的行为序列与工作流程检查库中属于同一工作内容的流程序列进行匹配，判断该行为序列的工作流程是否符合标准规范。本发明通过建立不同目标及其行为的关系链，用于复杂视频场景中工作人员工作流程规范性的检查和判断。

本发明授权一种面向行为时序的工作流程识别方法在权利要求书中公布了：1.一种面向行为时序的工作流程识别方法，主要是在多目标场景下对工作人员的工作进行流程检查，包括以下步骤： S1：根据不同应用场景对工作流程规范性的不同需求，利用拍摄到的视频帧建立工作行为动作标签库，使用行为识别网络模型对视频帧进行行为识别； S2：构建轻量化多目标跟踪模型，对视频中的人物进行跟踪；建立人脸库，对人物身份进行识别，以获取跟踪目标身份；包括：基于DeepSORT构建了轻量化的多目标跟踪网络，采用轻量化的Yolov5s检测网络替代DeepSORT的检测网络；所述轻量化Yolov5s检测网络是依据ShuffleNetV2网络结构，对Yolov5s的主干网络C3Net进行替换；使用过程中将S1中行为识别后的视频帧送入轻量化的DeepSORT网络对视频帧中不同目标进行跟踪；检测网络结合卡尔曼滤波以及匈牙利算法，首先通过检测器获得目标框，同时卡尔曼滤波预测当前帧中目标的轨迹，然后将检测器获得的目标框和卡尔曼滤波获得的当前帧轨迹进行IOU的匹配； 当目标框和轨迹无法匹配，说明匹配失败，如果持续三次匹配失败则将该目标从图像中删除；如果没有任何轨迹可以匹配检测器的目标框，说明该目标是新出现的，将它分配一个新的轨迹并记录；当检测器的目标框与轨迹匹配成功，说明该目标框中的信息可以传递；记录后两种情况的人的身份和标注框的定位信息；最后每一帧图像输出一个nob*5维的矩阵；根据轻量化改进后的DeepSORT网络，为每个跟踪到的目标分配ID，集合ID={ID1,…, IDq}，表示视频中共对q个目标进行了跟踪；最终，经过轻量化改进后的DeepSORT网络将获得视频的跟踪框信息记为； S3：通过人物跟踪框和行为识别框的重合度，将人的身份和行为进行绑定，获得身份绑定后的行为序列； S4：建立工作内容训练标签库，使用时序模型完成对行为序列的工作内容检查从而判断身份绑定后行为序列的工作内容； S5：建立工作流程检查库，将确定工作内容的行为序列与工作流程检查库中属于同一工作内容的流程序列进行匹配，判断该行为序列的工作流程是否符合标准规范。

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