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龙图腾网获悉贵州大学;贵州省通信产业服务有限公司申请的专利一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及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：CN115909484B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202211369561.X，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及系统是由蓝善根;侯庆;杨观赐;杨国萍;翟亚雷;陈忠义;代余杰;吴丽娟;柏秀华设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及系统，属于信息融合技术领域。本发明方法包括：获取目标场景内目标人物的关节点位置信息；促使所述识别模型基于所述待识别人物的关节点的时空变化信息，确定待识别人物的人体行为特征；促使所述数据库基于所述待识别人物的人体生命体征信息，确定待识别人物的人体体征；对所述待识别人物的人体行为特征和人体体征进行多模态信息融合，以生成用于确定待识别人物状态的数据集，基于所述数据集确定待识别人物的状态是否出现异常。本发明能够识别目标场景中人物的异常行为，能够实现对看护人员的行为进行识别，并及时确定看护人员的行为状态，对看护人员的异常行为状态及时发出报警。

本发明授权一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法，其特征在于，所述方法包括： 获取目标场景的特征信息，基于卷积神经网络利用所述目标场景的特征信息建立描述语句生成模型，通过所述描述语句生成模型对目标场景进行监测，获取目标场景内目标人物的关节点的时空变化信息，同时通过非接触式传感器对目标场景进行监测，获取目标场景内目标人物的关节点位置信息； 对目标人物的运动特征建立用于提取人体行为特征的提取模型，并对所述提取模型进行轻量化处理，以生成识别模型，通过所述描述语句生成模型对目标场景进行监测，获取待识别人物的关节点的时空变化信息，并将所述待识别人物的关节点的时空变化信息发送至所述识别模型，以促使所述识别模型基于所述待识别人物的关节点的时空变化信息确定待识别人物的人体行为特征； 对目标人物的关节点位置信息，建立用于确定人体体征的数据库，通过非接触式传感器对目标场景进行监测，获取待识别人物的关节点位置信息，并将所述关节点位置信息发送至数据库，以促使所述数据库基于所述待识别人物的关节点位置信息，确定待识别人物的人体体征； 对所述待识别人物的人体行为特征和人体体征进行多模态信息融合，以生成用于确定待识别人物状态的数据集，基于所述数据集确定待识别人物的状态是否出现异常； 所述进行多模态信息融合，包括：基于待识别人物的人体行为特征和人体体征，建立待识别人物状态的波形时间序列，并将所述波形时间序列转化为图像数据，基于所述图像数据生成数据集； 所述提取模型，包括多种基于卷积神经网络的处理模块； 所述处理模块包括如下中的至少一种：多尺度图片预处理模块、逆残差模块、注意力融合模块、瓶颈Gattneck基础模块、残差Gattblock基础模块和轻量化注意力机制网络Gattnet基础模块； 所述对所述提取模型进行轻量化处理，包括：对多尺度图片预处理模块、Gattneck基础模块和Gattblock基础模块的结构进行更改，包括： 所述对多尺度图片预处理模块的结构进行更改，包括：将所述多尺度图片预处理模块的3×3卷积子模块，替换为轻量型1×1深度卷积子模块，并在所述多尺度图片预处理模块中添加3×3转置卷积子模块，以相加的方式进行转置卷积； 所述Gattneck基础模块和Gattblock基础模块的结构进行更改，包括：将Gattneck基础模块和Gattblock基础模块，分别与注意力融合模块进行融合，并在Gattneck基础模块和Gattblock基础模块中添加分散的关节单注意力机制InteAttention子模块，同时将Gattneck基础模块的3×3算子替换为1×1轻量算子。

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