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龙图腾网获悉深圳市乔安科技有限公司申请的专利一种基于多模态行为模式视频监控预警方法和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：CN120219903B 。

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：202510696985.4，技术领域涉及：G06V10/80；该发明授权一种基于多模态行为模式视频监控预警方法和系统是由阳军;李金卓;刘晓丽设计研发完成，并于2025-05-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态行为模式视频监控预警方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多模态行为模式视频监控预警方法，包括以下步骤：根据视频流，提取多模态数据，进行预处理，并将预处理后的多模态数据进行对齐和融合，所述多模态数据包括RGB帧、光流场、人体骨骼关键点、场景语义分割图；将融合的多模态数据进行短时行为模式特征，建立行为模式库以及场景行为基线构建；基于在线学习更新动态行为模式库，结合时间衰减因子降低历史数据权重，并根据当前场景复杂度调整异常判定阈值；根据异常判定阈值进行多级预警，并反馈优化；本发明方法提供一种能够自动学习场景行为模式、动态调整预警阈值，并融合多维度特征分析的智能视频监控预警方案，解决现有技术误报率高、适应性差的问题。

本发明授权一种基于多模态行为模式视频监控预警方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态行为模式视频监控预警方法，其特征在于，包括以下步骤： 根据视频流，提取多模态数据，进行预处理，并将预处理后的多模态数据进行对齐和融合，所述多模态数据包括RGB帧、光流场、人体骨骼关键点、场景语义分割图； 将融合的多模态数据进行短时行为模式特征，建立行为模式库以及场景行为基线构建； 基于在线学习更新动态行为模式库，结合时间衰减因子降低历史数据权重，并根据当前场景复杂度调整异常判定阈值； 根据异常判定阈值进行多级预警，并反馈优化； 所述将预处理后的多模态数据进行对齐和融合，具体包括： 通过硬件时间戳将多模态数据严格对齐； 对低帧率模态采用线性插值补全中间帧； 将光流场叠加至RGB帧通道形成五通道输入得到第一融合数据，以及人体骨骼关键点轨迹与语义分割图结果通过注意力机制加权得到第二融合数据； 所述将融合的多模态数据进行短时行为模式特征，建立行为模式库以及场景行为基线构建；具体为： 利用3DCNN架构提取第一融合数据和第二融合数据的时空特征，即为短时行为模式特征，并构建行为模式库； 将行为模式库的短时行为模式特征按时间窗拼接，总跨度为M个向量输入双向LSTM，输出场景行为基线向量； 并根据当前场景复杂度调整异常判定阈值，具体为： 提取当前场景中的参数，包括人群密度、光照强度以及运动活跃度，并进行归一化处理，得到归一化后的人群密度、光照强度； 动态异常判定阈值： ； 其中，为基础阈值，为调节系数，且人群密度越高、光照强度越强、动态异常判定阈值越大。

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