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龙图腾网获悉四川锦城嘉云科技有限公司申请的专利基于神经网络的视频行为识别的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：CN120412073B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-17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：202510371164.3，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于神经网络的视频行为识别的方法及其系统是由范兵设计研发完成，并于2025-03-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于神经网络的视频行为识别的方法及其系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于神经网络的视频行为识别的方法及其系统，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过多模态融合网络高效整合视频、音频和加速度数据，并动态调整融合权重，解决了多模态数据异质性和干扰问题，提升了行为识别系统的鲁棒性和准确性；同时，采用轻量化卷积网络和动态时间规整算法优化计算效率和实时性，满足工业实时监控需求；此外，利用时间序列分析和条件随机场模型精准定位异常行为的起止时间点，并动态调整模型参数，实现了自适应优化，保障了工人操作安全和生产效率。

本发明授权基于神经网络的视频行为识别的方法及其系统在权利要求书中公布了：1.基于神经网络的视频行为识别的方法，其特征在于：包括如下步骤： 从视频帧序列中获取原始图像数据，通过卷积神经网络提取每一帧的空间特征，将提取的特征输入预设的多目标检测算法，识别前景工人与背景设备的初步分割区域； 根据分割区域结果，采用注意力机制对空间特征进行加权处理，当分割区域内目标重叠比例超过预设阈值，则调用深度图估计模块分离重叠主体，确定主要操作工人的空间位置特征； 从麦克风录制的环境音频中获取时间序列信号，通过短时傅里叶变换将音频信号分解为频谱，采用自适应滤波器根据频谱特性抑制机器轰鸣声，提取行为相关的细微声音线索； 获取工人佩戴设备提供的加速度传感器数据，通过滑动窗口分析时间序列趋势，将分析结果输入动态时间规整算法，与视频帧序列对齐，校正加速度数据偏移，提取加速度变化特征； 根据空间位置特征、细微声音线索和加速度变化特征，采用多模态融合网络对三类数据进行特征级整合，得到多模态的联合特征向量，当某一模态数据的信噪比低于预设阈值，则根据信噪比量化结果动态降低其融合权重，生成初步的行为特征向量； 通过预设的关键区域筛选规则，从行为特征向量中提取与操作行为高度相关的时空区域，将筛选结果输入长短时记忆网络，分析上下文补充信息，确定工人操作行为的动态序列特征； 获取动态序列特征后，通过轻量化卷积网络对时空区域进行分类，结合实时监控需求，调用预训练的二分类模型，判断当前行为是否符合安全规范，输出异常行为的检测结果； 根据异常行为的检测结果，当检测到违规操作或疲劳失误，则通过时间序列分析方法追溯前序特征变化趋势，采用条件随机场模型优化行为边界，确定异常行为的起止时间点； 通过异常行为的起止时间点，结合空间位置特征和声音线索，采用预设的映射规则生成行为识别报告，根据关键区域筛选结果动态调整融合网络参数，进行监控模型的自适应优化。

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