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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利低成本步态识别与可疑行为检测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：CN119445489B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202411574792.3，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权低成本步态识别与可疑行为检测方法是由龚璞;靳俊豪;马泳鸣;谭福庆;陈前斌设计研发完成，并于2024-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本低成本步态识别与可疑行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种低成本步态识别与可疑行为检测方法，属于图像处理领域。该方法利用现有的监控摄像头和深度学习算法实现对行人行为的自动识别和告警。具体步骤包括：利用摄像头实时捕捉监控区域内的行人目标，对目标进行动态跟踪，并将锚框中的行人图像连续截取并保存；对保存的图像进行边缘检测处理，提取图像的主要轮廓信息；选取相邻的连续N幅图像进行堆叠，形成三维张量；将堆叠后的图像输入到预训练的基于卷积神经网络的分类系统中，分析图像序列中的行为特征，并判断目标行为是否符合可疑行为标准，并进一步确定具体的行为类别。本发明具有成本低、精度高、实时性强等优点。

本发明授权低成本步态识别与可疑行为检测方法在权利要求书中公布了：1.低成本步态识别与可疑行为检测方法，其特征在于：包括以下步骤： 利用摄像头实时捕捉监控区域内的行人目标； 采用YOLO目标检测算法对行人目标进行动态跟踪，并将锚框中的行人图像连续截取并保存； 对保存的图像进行边缘检测处理，提取图像的轮廓信息； 选取相邻的连续N幅图像进行堆叠，形成三维张量；将连续N幅经过边缘检测的图像进行堆叠，表示为三维张量的叠加过程；每幅图像的边缘检测结果记为Edgek，其中k=1,2,...,N表示第k帧图像，堆叠过程为： 对每一幅截取图像k的边缘检测结果记为矩阵，表示图像在像素处的边缘信息； 将N幅连续的边缘检测图像堆叠为三维张量，其中第三个维度k表示时间序列的顺序，具体表示为： 最终堆叠结果为： 将堆叠后的图像输入到预训练的基于卷积神经网络CNN的分类系统中，分析图像序列中的行为特征； 判断目标行为是否符合可疑行为标准，并进一步确定具体的行为类别； 若系统识别为可疑行为，则实时输出识别结果，并向安保或监控系统发送警报。

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