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龙图腾网恭喜南京邮电大学申请的专利基于视频检测技术的分拣中心异常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：CN114663808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202210272042.5，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权基于视频检测技术的分拣中心异常识别方法是由胡冰;赵家成;孙知信;赵学健;孙哲;汪胡青;宫婧设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频检测技术的分拣中心异常识别方法在说明书摘要公布了：基于视频检测技术的分拣中心异常识别方法，包括如下步骤，步骤S1.系统开始时，对视频第一帧进行检测，连续检测三帧；步骤S2.运行对象检测器进行视频目标检测，以获得对象的边界框；步骤S3.构建基于LSTM的目标状态预测模型，进行目标的轨迹预测；步骤S4.构建TWP跟踪器实现轨迹相似度计算与数据关联，为每个对象分配数字ID；步骤S5.建立轨迹Token对已经分配好数字ID的跟踪目标，进行状态管理；步骤S6.建立目标异常辨别器，对出现状态异常的跟踪目标进行甄别。本发明利用结合长短期记忆网络的多目标跟踪算法，来提高在分拣中心情形下的目标检测与识别的正确率，并利用新的损失函数进行模型超参数的简化，提高识别目标的模型速度。

本发明授权基于视频检测技术的分拣中心异常识别方法在权利要求书中公布了：1.基于视频检测技术的分拣中心异常识别方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤S1.系统开始时，对视频第一帧进行检测，连续检测三帧；步骤S2.运行对象检测器进行视频目标检测，以获得对象的边界框；步骤S3.构建基于LSTM的目标状态预测模型，进行目标的轨迹预测；步骤S4.构建TWP跟踪器实现轨迹相似度计算与数据关联，为每个对象分配数字ID；步骤S5.建立轨迹Token对已经分配好数字ID的跟踪目标，进行状态管理；步骤S6.建立目标异常辨别器，对出现状态异常的跟踪目标进行甄别；所述步骤S3中，基于LSTM的目标状态预测模型，利用时间序列，获取目标运动信息，输入：xtx,y,z，ztr,a,e；输出：xt+1x,y,z，zt+1r,a,e；其中，xt为t时刻目标的状态向量，x,y,z分别为在以视频中心为原点的三维坐标系中的位置；zt为t时刻目标的量测状态,r,a,e分别表示以摄像机为原点的极坐标系中的距离，方位与角度；在LSTM神经元结构的基础上，将xt,zt作为模型的输入，X表示输入的目标集合{x0,x1,......，xt，xt+1}，W表示全连接层的可学习参数，σ表示sigmoid激活函数tanh表示tanh函数Concat表示向量合并函数，功能在于将两个向量合并为一个较长的向量，即ht表示隐藏层的输出集合{h0,h1,......，ht，ht+1}，ct表示LSTM的细胞状态集合{c0,c1,……ct,ct+1,}；模型从输入到输出的的具体过程为：步骤S31a.将输入数据xtx,y,z与ztr,a,e，通过concat函数合并为一个向量，步骤S3b.将与上一节点得出的隐藏层ht按权重矩阵wxh计算，得出中间隐藏层输出：步骤S3c.利用sigmoid激活函数σx与tanh函数，得出这一节点的细胞状态ct+1， 步骤S3d.计算ht+1，得出输出xt+1， 其中，bi，bh，bo，为偏置量。

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