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龙图腾网恭喜湖北公众信息产业有限责任公司申请的专利室内工作状态的视频监控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：CN117541980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202311452248.7，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权室内工作状态的视频监控方法是由童亚男;朱丽;王洁;张铁忠;梁慧敏;罗菁设计研发完成，并于2023-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本室内工作状态的视频监控方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种室内工作状态的视频监控方法，属于视频AI处理技术领域。包括如下步骤：S101：通过FasterRCNN算法对单帧视频进行人体检测，得到人体的目标区域；S102：根据步骤S101的检测结果，通过TLD算法采用梯度方向直方图特征和颜色分类特征进行人体跟踪，得到时域上目标区域的位置；S103：根据步骤S101的检测结果和步骤S102的跟踪结果判断人体的运动状态；每隔T帧通过检测结果对跟踪结果进行修正；S104：根据步骤S103的运动状态判断人员的工作状态。针对人体多关节的特点和服饰颜色多样性的特点进行人员跟踪，得到人体的运动状态，进而判断人员的工作状态，包括离岗、睡觉和怠工。

本发明授权室内工作状态的视频监控方法在权利要求书中公布了：1.室内工作状态的视频监控方法，其特征在于，包括如下步骤：S101：通过FasterRCNN算法对单帧视频进行人体检测，得到人体的目标区域；S102：根据步骤S101的检测结果，通过TLD算法采用梯度方向直方图特征和颜色分类特征进行人体跟踪，得到时域上目标区域的位置；S103：根据步骤S101的检测结果和步骤S102的跟踪结果判断人体的运动状态；每隔T帧通过检测结果对跟踪结果进行修正；S104：根据步骤S103的运动状态判断人员的工作状态；步骤S102具体包括：S201：获取第一帧图像和步骤S101的检测结果；S202：初始化分类学习的样本库；S203：获取下一帧图像；S204：TLD算法根据梯度方向直方图特征得到轨迹参数；S205：根据颜色分类特征得到分类结果；S206：根据分类结果和轨迹参数的重叠率，输出相应的结果作为人体的跟踪结果；步骤S202包括：根据第一帧图像和步骤S101得到的人体的目标区域确定图中目标边界框的信息，然后在目标框周围产生N个IOU大于K3且尺寸与目标尺寸相同的样本，对样本分别进行平移、旋转和缩放操作，每个样本均产生M个子样本，将N*M个子样本组成正样本；对应地，产生IOU不大于K4的子样本作为背景样本；步骤S204包括：在当前帧的目标区域内产生均匀分布的阵列点，提取梯度方向直方图特征，通过梯度方向直方图特征匹配计算阵列点在下一帧的位置，再利用计算得到的下一帧的阵列点反向计算得到当前帧的阵列点，计算FB误差，去除FB误差大于第一阈值的阵列点，剩余的阵列点作为跟踪点；获取相邻帧的对应跟踪点后，计算得到下一帧的目标区域的位置；步骤S205包括：获取视频图像和步骤S101得到的人体的目标区域，将当前帧的目标区域所在位置及其相邻区域作为下一帧的疑似目标区域，用不同尺寸的扫描窗对图像进行扫描，扫描结果依次经过颜色特征分类器、随机蕨分类器和最近邻分类器进行处理，得到下一帧的目标区域的位置；步骤S206包括：计算分类结果和轨迹参数的重叠率，若重叠率大于等于第二阈值，则将轨迹参数与分类结果的平均值作为跟踪结果；若重叠率小于第二阈值，计算轨迹参数和分类结果的置信度；若分类结果的置信度大于轨迹参数的置信度，则以分类结果作为跟踪结果；若轨迹参数的置信度大于分类结果的置信度，则以轨迹参数作为跟踪结果。

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