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龙图腾网恭喜四川仕虹腾飞信息技术有限公司申请的专利一种基于多流网络的银行网点员工行为预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：CN119418412B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510015516.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于多流网络的银行网点员工行为预测方法是由陈长清;易前民;王剑波;薛敏设计研发完成，并于2025-01-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多流网络的银行网点员工行为预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多流网络的银行网点员工行为预测方法，涉及计算机视觉行为分析领域，本发明通过引入时间流、空间流和事件流三个特征流，系统能够综合考虑银行网点中员工行为的时序变化、空间位置以及异常行为的具体情境，从而全面捕捉员工的动态行为特征。相比传统的单流网络，本方案能够更精确地分析员工在不同场景下的行为特征，识别出潜在的异常行为，提升行为识别的准确性。

本发明授权一种基于多流网络的银行网点员工行为预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多流网络的银行网点员工行为预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.通过网点摄像设备采集员工相关的视频，根据摄像设备采集的视频，提取图像帧，计算相邻帧之间的光流信息，并对图像帧进行分析，根据图像帧中出现的员工行为添加相应的状态标签，所述状态标签包括常规行为标签和异常行为标签；S2.构建包括时间流、空间流和事件流的三流网络，通过三流网络对视频中的动态特征、静态特征及异常行为特征进行建模，所述三流网络分别通过时间流、空间流和事件流对动态特征、静态特征及异常行为特征进行特征提取；S3.通过注意力机制，动态生成每个特征流的权重，根据当前帧内行为特征的罕见性自动调整权重，根据生成的权重，将三流特征按自适应权重进行融合，得到最终的综合行为特征，所述特征流包括时间流、空间流和事件流；S4.基于综合行为特征，模型通过损失函数和训练优化方法进行学习和调整，输出银行网点员工的行为分类和评分；其中，根据当前帧内行为特征的罕见性自动调整权重具体表示为： ；其中，所述表示特征流的自适应权重，所述表示特征流的罕见性参数，所述表示特征流的场景重要性参数，所述根据场景内容进行确定，所述表示特征流集合的罕见性参数，所述表示特征流集合的场景重要性参数，所述表示所有特征流的集合，即时间流、空间流和事件流的集合；综合评分结果的具体计算流程为： ；其中，所述表示员工的综合行为评分，即综合分评结果，所述表示类别标签的总数，所述表示类别标签的索引，所述表示预测行为类别的概率，所述表示每种行为类别的评分标准，所述表示行为类别的出现频率，所述表示平滑因子；双重损失函数包括交叉熵损失和类别罕见性惩罚，具体损失函数表示为： ；其中，所述表示双重损失函数，所述表示类别标签的总数，所述表示类别标签的索引，所述表示实际行为类别标签，根据银行网点员工的工作内容进行设定，所述表示预测行为类别的概率，用于衡量模型分类准确度，所述表示用于调节罕见性惩罚的参数，所述表示行为类别的出现频率。

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