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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于空间时序图像的载荷动作与目标行为识别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：CN121686116B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610181215.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于空间时序图像的载荷动作与目标行为识别方法是由党朝辉;张志昊;安琪儿;蔡君设计研发完成，并于2026-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于空间时序图像的载荷动作与目标行为识别方法在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于空间时序图像的载荷动作与目标行为识别方法，该方法包括：获取待识别空间目标的时序图像序列，并对其进行目标区域分割，获得分割掩码；基于分割掩码，选取多个查询像素点，将时序图像序列和查询像素点输入至稠密像素点跟踪模型，获得查询像素点在时序图像序列中的位置坐标、可见性指示和跟踪置信度，形成载荷区域和目标主体区域的时序像素轨迹集合；根据监测关注对象，采用载荷动作驱动或主体运动驱动的推理逻辑，载荷动作驱动先对载荷动作和主体运动进行定量分类，再对目标行为进行定量识别，主体运动驱动直接对目标行为进行定量识别；最终输出目标行为类别及其对应的定量指标，为在轨状态评估与异常诊断提供可靠依据。

本发明授权一种基于空间时序图像的载荷动作与目标行为识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间时序图像的载荷动作与目标行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待识别空间目标的时序图像序列，时序图像序列包括按时间顺序排列的多帧三通道光学图像； 对时序图像序列的至少一帧图像进行目标区域分割，获得分割掩码；其中，分割掩码至少包括载荷区域掩码和目标主体区域掩码； 在载荷区域掩码和目标主体区域掩码内选取多个查询像素点，将时序图像序列和选取的查询像素点输入至预训练的稠密像素点跟踪模型，获得每一个查询像素点在时序图像序列的各帧图像中的位置坐标、可见性指示和跟踪置信度，形成载荷区域和目标主体区域的时序像素轨迹集合；其中，稠密像素点跟踪模型为基于卷积特征与Transformer的任意点跟踪网络，其功能是在给定起始帧和查询像素点的情况下，输出查询像素点在后续各帧中的位置坐标、可见性指示和跟踪置信度； 针对载荷部件，根据对应的时序像素轨迹集合执行骨架拟合，得到用于表示载荷部件的主轴、关键关节位置和展开长度的骨架结构，并基于骨架结构的时变状态参数，对载荷动作进行定量分类，得到载荷动作类别序列，针对待识别空间目标的目标主体，结合对应的时序像素轨迹集合和背景，对主体运动进行定量分类，得到主体运动类别序列； 基于载荷动作类别序列和主体运动类别序列，按照预设的行为推理规则集，对待识别空间目标的目标行为进行推理与定量识别，输出待识别空间目标的目标行为类别及其对应的定量指标；其中，定量指标用于待识别空间目标的在轨状态评估、异常行为告警和故障诊断，定量指标至少包括以下一种或多种：载荷动作的幅度或展开比例、动作完成度、动作持续时间、主体姿态变化角度、主体相对距离变化量和行为发生时间段； 所述对时序图像序列的至少一帧图像进行目标区域分割，获得分割掩码，包括： 利用预训练的空间目标检测网络对时序图像序列的至少一帧图像进行检测，得到载荷部件的初始边界框和目标主体的初始边界框，作为前景检测提示； 选取同一观测条件下的背景参考帧，在背景参考帧上指定包含待识别空间目标的区域，作为背景参考提示； 将时序图像序列的至少一帧图像输入至预训练的分割模型，由分割模型基于前景检测提示和背景参考提示，生成包括载荷区域掩码、目标主体区域掩码和背景参考区域掩码在内的初始分割掩码； 基于初始分割掩码进行质量评估与迭代优化，得到质量合格的分割掩码； 载荷部件的骨架结构的时变状态参数至少包括：各关节与基座之间的相对位置、相对距离和展开长度；相邻的两个关节之间的连线的夹角、转角、转角增量和角速度；骨架主轴相对于目标主体坐标系的姿态角、指向角；在滑动时间窗口内的位移幅度、速度、加速度、旋转幅度和持续时间； 所述对载荷动作进行定量分类，得到载荷动作类别序列，包括： 当载荷部件的骨架结构的长度随时间单调增大且增量超过预设的第一阈值，同时关节转角变化平缓时，判定为伸展动作；当载荷部件的骨架结构的长度随时间单调减小且减幅超过第二预设阈值时，判定为收拢动作；当载荷部件的骨架结构的主轴在平面内绕目标主体的任意一个轴方向持续旋转且角速度处于预设的第一阈值范围内时，判定为旋转动作；当载荷部件的骨架结构的末端位置向特定方向移动且在末端位置附近形成稳定指向角时，判定为指向动作；对于开合式舱门，当门板骨架与舱体骨架的夹角由接近0度变化至接近90度时，判定为打开动作，反向变化判定为关闭动作； 所述针对待识别空间目标的目标主体，结合对应的时序像素轨迹集合和背景，对主体运动进行定量分类，得到主体运动类别序列，包括： 根据可见性指示和跟踪置信度，对目标主体区域的时序像素轨迹集合进行筛选，剔除长期不可见和跟踪置信度过低的轨迹； 基于背景参考区域的时序像素轨迹集合和筛选后的目标主体区域的时序像素轨迹集合，计算目标主体的质心相对于背景的相对距离、相对速度和相对姿态，并基于阈值规则对主体运动进行定量分类，判定主体运动类别； 当相对距离单调减小且相对速度低于预设的交会安全闭合速度阈值时，判定主体运动类别为抵近；当相对距离单调增大时，判定主体运动类别为远离；当目标主体的质心的位置不变且相对姿态的姿态角发生持续变化时，判定主体运动类别为姿态旋转；当目标主体的质心的位置和相对姿态均在预设的小阈值范围内波动时，判定主体运动类别为悬停。

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