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龙图腾网获悉成都致学教育科技有限公司申请的专利二次独行检测模型的训练方法、二次独行检测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：CN120726702B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202511212714.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权二次独行检测模型的训练方法、二次独行检测方法及系统是由罗霄;贾昊设计研发完成，并于2025-08-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本二次独行检测模型的训练方法、二次独行检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了二次独行检测模型的训练方法、二次独行检测方法及系统，训练方法包括以下步骤：构建初始二次独行检测模型，初始二次独行检测模型包含初始YOLO精修模型和初始MobileViT+时空模型，初始YOLO精修模型根据输入的一次检测结果，输出位置精修结果和独行分数预测结果；初始MobileViT+时空模型根据初始YOLO精修模型的输出，输出区域风险预测结果和时序行为预测结果；构建精修数据集，将初始YOLO精修模型训练至收敛，得到YOLO精修模型；以及构建独行数据集，采用COCO‑Person数据集和独行数据集将初始MobileViT+时空模型训练至收敛，得到MobileViT+时空模型。本发明能够在对人体目标行为进行基础行为检测的基础上，进一步细化目标行为分析，有效提高对潜在的危险行为进行识别的准确度。

本发明授权二次独行检测模型的训练方法、二次独行检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种二次独行检测模型的训练方法，其特征在于：包括以下步骤： 构建初始二次独行检测模型，所述初始二次独行检测模型包含初始YOLO精修模型和初始MobileViT+时空模型，其中，所述初始YOLO精修模型用于对输入的一次检测结果进行位置精修与独行分数预测，输出位置精修结果和独行分数预测结果，所述一次检测结果包含一个人体目标；所述初始MobileViT+时空模型用于对所述初始YOLO精修模型的输出进行区域风险预测和时序行为预测，输出区域风险预测结果和时序行为预测结果； 构建精修数据集，将所述初始YOLO精修模型训练至收敛，得到YOLO精修模型，所述精修数据集包含若干从一次检测结果中提取的边界框区域和对应的第一标签，所述第一标签包含精标框标签和独行标签；以及构建独行数据集，采用COCO-Person数据集和所述独行数据集将所述初始MobileViT+时空模型训练至收敛，得到MobileViT+时空模型，所述COCO-Person数据集包含若干全身人体图像以及对应的第二标签，所述第二标签包含边界框标签、姿态标签和场景标签，所述独行数据集包含若干独行正样本、群体负样本、特殊场景样本和对抗样本，以及样本对应的第三标签，所述第三标签包含空间特征标签和时间特征标签； 其中，YOLO精修模型基于YOLOv5s改进，包含主干网络、特征融合层和检测头，主干网络采用YOLOv5s的CSPDarknet53结构，特征融合层采用FPN+PANet结构，检测头包含位置精修分支和独行分数分支，两分支并行处理，输出位置精修结果和独行分数预测结果；MobileViT+时空模型结合MobileViT轻量化主干网络和时空双分支，包含主干网络、空间分支和时间分支，主干网络采用MobileViT-S结构，空间分支包含Voronoi网格生成器和MLP分类器，时间分支包含Bi-LSTM，两分支并行处理，输出区域风险预测结果和时序行为预测结果。

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