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龙图腾网获悉科准检测科技研究院(山西)有限公司申请的专利结合视频监控与入侵检测识别技术的远程安防报警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：CN121259956B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511816984.5，技术领域涉及：G08B13/196；该发明授权结合视频监控与入侵检测识别技术的远程安防报警系统是由郭利生设计研发完成，并于2025-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合视频监控与入侵检测识别技术的远程安防报警系统在说明书摘要公布了：本发明属于安防监管技术领域，具体是结合视频监控与入侵检测识别技术的远程安防报警系统，包括多光谱动态帧采集模块、分层特征增强融合模块、时空关联入侵行为识别模块、入侵风险量化评估模块和安防监管端；是通过多光谱动态帧采集模块进行监控数据采集，分层特征增强融合模块生成融合特征图以提升入侵目标的特征辨识度，通过时空关联综合判定并引入环境干扰系数进行入侵识别精判，提升有效入侵识别的准确性，从目标威胁程度、入侵位置重要性、行为强度三个核心维度构建风险评估体系，使安防监管端能够清晰掌握入侵事件的风险程度，具备适应复杂环境、精准识别入侵和科学评估风险的能力，有效提升远程安防报警的可靠性与监管效率。

本发明授权结合视频监控与入侵检测识别技术的远程安防报警系统在权利要求书中公布了：1.结合视频监控与入侵检测识别技术的远程安防报警系统，其特征在于，包括多光谱动态帧采集模块、分层特征增强融合模块、时空关联入侵行为识别模块、入侵风险量化评估模块和安防监管端；多光谱动态帧采集模块自适应切换可见光、近红外、热红外三光谱通道，对监控区域进行动态帧采集、多光谱帧同步及自适应噪声抑制，输出高质量同步多光谱帧；分层特征增强融合模块提取多光谱帧的浅层纹理、中层轮廓、深层语义三类特征，通过基于信噪比与特征相关性的加权融合算法，输出融合特征图； 时空关联入侵行为识别模块结合融合特征图的空间目标特征与时间帧间特征，通过综合判定以识别入侵行为，若判定为有效入侵，则生成入侵判定结果包并发送至入侵风险量化评估模块和安防监管端；入侵风险量化评估模块基于入侵判定结果，从目标威胁程度、入侵位置重要性、行为强度三个维度计算风险值并划分风险等级，且将入侵风险量化评估结果发送至安防监管端； 时空关联入侵行为识别模块的具体运行过程如下： 接收融合特征图Ffuse，执行目标检测与初步分析，采用改进YOLOv8算法对融合特征图Ffuse进行处理，网络输出层通过Softmax分类器进行目标类别判定，通过边界框回归得到目标边界框坐标，进而计算目标中心坐标与目标面积，得到第k帧的目标检测结果； 提取时间维度特征，针对连续3帧图像，采用Farneback光流法计算帧间运动矢量，通过对目标边界框内所有像素的光流矢量取平均，得到相邻两帧的目标运动速度；同时判断目标是否为持续存在目标，若连续3帧检测到同一目标，且相邻帧间目标边界框的重叠度≥60%，则判定为持续存在目标； 构建时空关联综合判定公式进行入侵行为判定，得到入侵初始相似度D1，获取到所设定的初步入侵判定阈值Dth，若D1≥Dth，则进行入侵识别精判；时空关联综合判定公式如下： D1=α×Dt+1-α×Ds； 其中，D1为入侵初始相似度；α为权重系数； Dt为时间差异度，计算公式为： ； vmax为场景最大合理运动速度；Vk、Vk-1、Vk-2为第k帧、第k-1帧和第k-2帧的目标运动速度； Ds为空间差异度，计算公式为： ； Soverlap为目标边界框与警戒区的重叠面积；Sk为目标面积；d为目标中心到警戒区边界的最短距离，若目标已完全进入警戒区则d=0；dmax为警戒区边界到安全区边界的最大距离； 入侵识别精判的具体判断分析过程如下： 计算环境干扰系数Q，Q=1-0.3×1-LLmax-0.7×HHmax； 其中，L为环境光照强度；Lmax为最大有效光照强度；H为画面遮挡率；Hmax为最大遮挡率； 通过公式D2=D1×Q进行计算得到入侵精判相似度D2，获取到所设定的初步入侵精判阈值Dty，若D2≥Dty，则判定为有效入侵； 入侵风险量化评估模块的具体运行过程如下： 接收入侵判定结果包并解析，基于目标类型确定类型影响值T，基于入侵位置确定位置影响值L，基于目标运动速度确定行为影响值B；通过加权求和公式计算入侵风险值R，若R≥0.6，则判断为高风险；若0.2≤R＜0.6，则判断为中风险；若R＜0.2，则判断为低风险； 安防监管端通信连接时序化隐患溯源判断模块，时序化隐患溯源判断模块用于设定监测时段，将监测时段的安防隐患进行决策评估，通过分析以判断是否生成安防隐患报警信号，在生成安防隐患报警信号时将其发送至安防监管端； 时序化隐患溯源判断模块的具体分析过程如下： 获取到监测时段内高风险出现频次，且将每次高风险的持续时长进行求和计算得到高风险持续总时长，若高风险出现频次或高风险持续总时长超过对应预设阈值，则生成安防隐患报警信号；若高风险出现频次和高风险持续总时长均未超过对应预设阈值，则通过分析得到隐患溯源系数，将隐患溯源系数与预设隐患溯源系数阈值进行数值比较，若隐患溯源系数超过预设隐患溯源系数阈值，则生成安防隐患报警信号； 隐患溯源系数的分析获取方法如下： 将监测时段内的安防监管端的报警延迟时长的平均值标记为安防警延系数，且在监测时段内设定若干个子时段，将子时段内监控区域内处于运动状态的对象数量标记为运动数检值，并将所有子时段的运动数检值进行均值计算得到环境复杂系数；以及采集到监测时段内监控故障的持续总时长标记为监控故障系数，通过将安防警延系数、环境复杂系数和监控故障系数进行加权求和计算得到隐患溯源系数。

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