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龙图腾网获悉深圳市万物云科技有限公司申请的专利基于深度学习的遛狗违规行为检测方法、装置及设备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：CN115546729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-16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：202211305329.X，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权基于深度学习的遛狗违规行为检测方法、装置及设备是由刘子伟;王语嫣;袁戟设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的遛狗违规行为检测方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的遛狗违规行为检测方法、装置及设备，该方法包括：获取监控视频数据并抽帧得到待检测图像；对所述待检测图像进行犬只和行人检测，分别得到对应的检测框；计算得到所述犬只与所述行人之间的欧式距离；计算得到所述犬只附近的感兴趣区域；对所述感兴趣区域进行绳类连接物检测，得到所述感兴趣区域内的所述绳类连接物的信息；当检测到所述绳类连接物时，判断所述犬只是否存在历史追踪信息并做出对应修改；根据k帧区间内所述犬只的牵绳状态历史数值是否大于等于阈值来判断是否违规遛狗。本发明采用检测k帧区间内犬只与行人之间的牵绳状态历史数值来判断是否违规遛狗，提高了公共场合管理人员管理犬只的效率。

本发明授权基于深度学习的遛狗违规行为检测方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的遛狗违规行为检测方法，其特征在于，包括： 获取监控视频数据，并进行抽帧处理得到待检测图像； 根据第一目标检测算法对所述待检测图像进行犬只和行人检测，分别得到所述犬只的检测框和所述行人的检测框； 利用所述犬只的检测框和所述行人的检测框，计算得到所述犬只与所述行人之间的欧式距离；通过所述欧式距离计算得到所述犬只附近的感兴趣区域； 根据第二目标检测算法对所述感兴趣区域进行绳类连接物检测，得到所述感兴趣区域内的所述绳类连接物的信息； 根据所述绳类连接物的信息确认是否检测到绳类连接物，当检测到所述绳类连接物时，判断所述犬只是否存在历史追踪信息；若是，则更新所述犬只的牵绳状态历史数值；若否，则对所述犬只的牵绳状态进行初始化； 判断k帧区间内所述犬只的牵绳状态历史数值是否大于等于阈值；若是，则判断为正常遛狗；若否，则判断为违规遛狗；其中，当所述犬只周围未检测到所述行人时，则判断为流浪犬。

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