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龙图腾网获悉温州机场集团有限公司申请的专利一种基于视频捕捉的机场道口安全管理方法及其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：CN120071218B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202510144361.1，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于视频捕捉的机场道口安全管理方法及其系统是由孔祥榜;徐行;刘色威;胡方捷设计研发完成，并于2025-02-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于视频捕捉的机场道口安全管理方法及其系统在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于视频捕捉的机场道口安全管理方法及其系统，通过视频监控设备实时捕捉道口画面数据，并对数据进行预处理和动态目标识别处理，生成第一对象与第二对象的运动轨迹，并为每个目标分配独立ID。该方法通过轨迹过滤与异常静止目标识别，输出动态滞留预警信号，并对第二对象的轨迹进行筛选与匹配分析，识别轨迹异常并触发报警信号及关联响应动作。该技术方案解决了道口安全管理依赖人工监控、无法实时监测多目标交互与复杂行为的问题，有效提升了机场道口的安全监控能力和管理效率。

本发明授权一种基于视频捕捉的机场道口安全管理方法及其系统在权利要求书中公布了：1.一种基于视频捕捉的机场道口安全管理方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： S1，获取实时待处理数据，实时待处理数据是视频监控设备实时捕捉视频道口画面数据； S2，对实时待处理数据进行预处理，得到实时预处理数据； S3，对实时预处理数据进行第一对象与第二对象的识别处理，对第一对象识别处理包括：对实时预处理数据中的前景分割数据进行时空域分离，通过自适应时空滤波算法对前景区域的运动特征进行过滤，生成运动模式数据；基于运动模式数据应用基于张量分解的分区处理算法，动态构建区域内的目标运动属性模型，生成第一对象动态数据；对第一对象动态数据利用基于时间-频率联合分析的优化卡尔曼滤波算法进行运动轨迹建模，生成第一对象的移动轨迹，并为其分配独立ID；对第二对象识别处理包括：提取第二对象候选区域数据；对第二对象候选区域数据结合深度自编码神经网络进行层次化特征提取，通过动态流场模型和运动聚类算法生成第二对象动态数据，特征提取通过图卷积网络与运动预测算法联合处理；对第二对象动态数据应用基于时空关联分析的多尺度卷积神经网络进行时序建模，生成第二对象的移动轨迹，并为其分配独立ID； S4，对独立ID下的第一对象移动轨迹进行轨迹过滤处理，识别异常静止目标并输出动态滞留预警信号； S5，在输出动态滞留预警信号时，针对第二对象移动轨迹进行筛选与匹配分析，识别轨迹异常并触发异常行为报警信号与关联响应动作；第一对象为地面运输工具，第二对象为人员和动物； S4包括：对独立ID下的第一对象的移动轨迹进行时间序列分析，计算每一个时段内的静止时长，并与预设的基准运动模型进行比较，从而获得静止行为偏差数据；对独立ID下的静止行为偏差数据进行累计处理，计算多个时间段的累计偏差值，并根据相邻时间段的累计偏差变化情况，生成偏差变化率；根据独立ID下的累计偏差值和偏差变化率，构建目标静止行为的时空变化趋势模型，时空变化趋势模型通过时空卷积网络进行建模，获得目标静止行为的变化趋势；对独立ID下的时空变化趋势模型进行因果推理分析，生成目标异常行为判定数据，并结合多目标决策网络进行综合分析输出动态滞留预警信号；S5包括：当输出动态滞留预警信号时，基于第二对象的独立ID与时空约束模型对第二对象移动轨迹进行筛选，时空约束模型通过动态时空窗口和空间邻域聚类分析，筛选出轨迹异常点与正常行为轨迹之间的差异数据集从而生成有效目标数据集；利用自适应轨迹相似度匹配算法对有效目标数据集进行相似性比对，将有效目标数据集与预设的正常行动轨迹模板进行比对，生成匹配分析结果；基于时空偏差融合分析模型对匹配结果进行处理，识别与预设轨迹偏差超过阈值，输出异常行为报警信号，并触发关联响应动作。

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