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龙图腾网获悉北京市大唐盛兴科技发展有限公司申请的专利基于多维度特征分析的屏幕偷拍行为监测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：CN120318775B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510803771.2，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于多维度特征分析的屏幕偷拍行为监测系统是由张多辉设计研发完成，并于2025-06-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多维度特征分析的屏幕偷拍行为监测系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于多维度特征分析的屏幕偷拍行为监测系统，包括：空间特征模块：采集屏幕图像数据，对屏幕图像数据进行空间相位编码，获得空间图像相位特征；时间特征模块：对连续的n帧的屏幕图像数据进行时间相位编码，获得时间图像相位特征；时空融合模块：对空间图像相位特征和时间图像相位特征进行优化后的时空相位融合，获得最佳时空编码图像特征；行为监测模块：构建深度孪生网络，基于深度孪生网络从最佳时空编码图像特征中获得行为监测结果；使正常场景特征更稳定、偷拍场景特征更显著，获取的特征数据进一步放大两类样本的特征差异。

本发明授权基于多维度特征分析的屏幕偷拍行为监测系统在权利要求书中公布了：1.基于多维度特征分析的屏幕偷拍行为监测系统，其特征在于，包括： 空间特征模块：采集屏幕图像数据，对屏幕图像数据进行空间相位编码，获得空间图像相位特征； 时间特征模块：对连续的n帧的屏幕图像数据进行时间相位编码，获得时间图像相位特征； 时空融合模块：对空间图像相位特征和时间图像相位特征进行优化后的时空相位融合，获得最佳时空编码图像特征； 所述优化后的时空相位融合在传统时空相位融合中添加相位融合因子，并基于相位融合因子，构建动态抗扰动场实现时空相位融合的动态对抗调制； 行为监测模块：构建深度孪生网络，基于深度孪生网络从最佳时空编码图像特征中获得行为监测结果； 其中，深度孪生网络包括两个结构相同的子网络以及时空关联块组成，所述时空关联块通过计算两个子网络在不同层输出特征之间的时空相关性调整深度孪生网络的卷积核权重； 所述相位融合因子获取过程为： 获取传统的时空相位融合中融合权重参数； 基于空间图像相位特征获取空间相位梯度幅值； 引入一个Sigmoid函数，将空间相位梯度幅值和时间图像相位特征作为输入，输出相位融合因子； 所述动态抗扰动场构建过程为： 根据相位融合因子对空间相位图像特征和时间相位图像特征进行基础融合，预设一个威胁等级系数，威胁等级系数通过空间相位梯度幅值获取，即： 时，表示低危险； 时，表示中危险； 时，表示高危险； 引入PerlinNoise噪声函数，基于威胁等级函数和PerlinNoise噪声函数结合获得动态抗扰动场； 所述获得行为监测结果的过程为： 对实时输入的屏幕图像数据，生成优化时空相位特征，输入深度孪生网络双分支，得到输出特征向量，，获取输出特征向量，的欧氏距离d=，预设一个异常阈值，当时，判断存在偷拍行为。

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