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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利一种基于视频检测技术的分拣中心异常行为的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：CN114581824B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210176805.6，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频检测技术的分拣中心异常行为的识别方法是由孙哲;乐磊;孙知信;赵学健;汪胡青;宫婧;胡冰设计研发完成，并于2022-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频检测技术的分拣中心异常行为的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于视频检测技术的分拣中心异常行为的自动识别方法。并针对分拣中心环境下的室内光源环境和前景类型的单调性，设计了更具有针对性的视频检测方法。同时，针对分拣中心的主体检测对象快件和分拣人员的活动进行了针对性检测，根据分拣中心异常行为的特征，提出了一系列用于检测异常情况的方法。

本发明授权一种基于视频检测技术的分拣中心异常行为的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于视频检测技术的分拣中心异常行为的识别方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤1、固定摄像头采集到图像；在场景内容调试的过程中，首先安装对应摄像头，并且根据摄像头捕捉范围的边际重叠，设定各个摄像头的边际隶属度；同时，针对传送带部分的专用摄像头，对其摄像头捕捉范围内的收集筐进入点进行范围标识；日常参数调试部分则是在每日开始工作前，通过摄像头捕捉图像； 步骤2、根据区域的光照差异进行去雾处理； 步骤3、采用自适应高增强滤波提高图像的细节； 步骤4、根据工作场景的固定性和工作区域的差异性，基于场景平滑度的背景减法提取前景； 步骤5、对图像的前景进行分类，判断快件和人员； 步骤6、对快件的待分拣-分拣中-传送中-堆积中状态进行识别；具体包括， 步骤6.1、对已标注为同一前景的快件，获得其一段时间内的帧信息F＝{F0,F1,F2,…,Fn}其中，Ft指在连续时间内，t时刻该前景的在背景上的信息；在此基础上，获得该前景在这段时间内的运动信息M＝{M0～1,M1～2,…,Mn-1～n},Mt-1～t＝Ft-1Cx,Cy,FtCx,Cy,t∈{1,2,…,n},其中，FtCx,Cy指该前景在t时刻，内接矩阵的中点坐标；然后对该前景的当前状态进行判定，判定其是否处于当前状态，或者转入下一状态，或者出现异常； 步骤6.2、对处于待分拣状态的快件，当Mk-1～k满足时，认定其进入分拣中状态，其中，FkS指在k时刻，该帧的前景面积，UCx,Cy指分拣人员的前景内接矩阵的中点坐标； 步骤6.3、对于处于分拣中状态的快件，通过多镜头画面拼接，判定其进入传送带后，转由传送带专用镜头进行视频检测，并判定其进入传送中状态；同时，在多镜头画面拼接的应用中，由于场景过大，视频检测精度要求高，需对一种物体在不同摄像头中进行连续捕获，并进行隶属判定和连续判定，其具体步骤为： 步骤6.3.1、对摄像头进行层级划分和区域规定，高精度小区域摄像头的检测层级更高，大区域摄象头和小区域摄像头的边界重合；同时，对边界区域进行隶属度划分，其公式为：其中，ux,y指该坐标对于区域的隶属度，xu指该点的横坐标，xc指该取景区域的中心点横坐标，lenlong指该取景区域的长度，lenwidth指该取景区域的宽度； 步骤6.3.2、对于快件F,当uFcx,Fcy1，时，表明其进入周边区域，Fcx指快件前景的内接矩阵的横坐标； 步骤6.3.3、对于进入周边区域的快件，在一组连续帧内满足恒成立且恒成立时，则称快件在从摄像头S1向摄像头S2所属区域运动，当时，则认为快件进入S2所属区域； 步骤6.4、处在传送中的快件，当其满足于时，认定其进入堆积态中，其中，FDisappearσ指前景在连续帧中消失前的位置，pk指在该镜头捕捉的画面内的传送带和收集筐的交汇点的坐标；并且，需针对在传送带上运动的快件出现的异常情况进行识别，同时，在快件分拣的过程中，由于手工操作存在失误会导致快件被遗漏，需对广角镜头下的异常遗漏件进行检测，具体步骤如下： 步骤6.4.1、对于在传送带上连续运动的一组前景，在一组连续帧内，满足F’tS0,FtCx,Cy＝Ft+1Cx,Cy,且不唯一时，则判断出现堵塞异常； 步骤6.4.2、对于在传送带上连续运动的某个前景，在一组连续帧内，满足FtCx,Cy＝Ft+1Cx,Cy，判定出现卡位异常； 步骤6.4.3、对于在传送带上连续运动的某个前景，当其前景消失，且时，判定出现掉落异常,其中，FDisappearσ指前景在连续帧中消失前的位置，pk指在该镜头捕捉的画面内的传送带和收集筐的交汇点的坐标； 步骤6.4.4、对于广角镜头捕捉到的快件前景，在一组连续帧内，满足Ft＝Ft+1,t∈0,n,则判定其处于静止状态； 步骤6.4.5、对于静止状态的前景，求其外接矩阵，并以原外接矩阵为中心，扩展1.5倍，得到轮廓矩阵FO； 步骤6.4.6、当轮廓矩阵满足时，判定其处于异常遗漏状态,其中，Felse指该广角矩阵捕捉到的其他前景； 步骤7、对不同状态下的快件异常进行识别。

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