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龙图腾网恭喜杭州智驳科技有限公司申请的专利数字乡村独居老人安全求助方法、系统、设备及存储介质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：CN117292291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202311179440.3，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权数字乡村独居老人安全求助方法、系统、设备及存储介质是由唐珏;廖文栋设计研发完成，并于2023-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本数字乡村独居老人安全求助方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了数字乡村独居老人安全求助方法、系统、设备及存储介质。其首先从摄像头采集的被监控独居老人的行为状态监控视频提取多个行为状态监控关键帧，接着，基于光流特征提取网络从所述多个行为状态监控关键帧提取光流图像的序列，然后，将所述多个行为状态监控关键帧通过基于三维卷积神经网络模型的空间流特征提取器以得到第一行为监控特征图，接着，将所述光流图像的序列通过基于三维卷积神经网络模型的时间流特征提取器以得到第二行为监控特征图，然后，融合所述第一行为监控特征图和所述第二行为监控特征图以得到分类特征图，最后，将所述分类特征图通过分类器以得到用于表示是否产生安全求助请求的分类结果。这样，可以及时有效地产生安全求助请求。

本发明授权数字乡村独居老人安全求助方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.数字乡村独居老人安全求助系统，其特征在于，包括：老人行为状态视频采集模块，用于获取由摄像头采集的被监控独居老人的行为状态监控视频；关键帧提取模块，用于从所述行为状态监控视频提取多个行为状态监控关键帧；光流图像提取模块，用于基于光流特征提取网络从所述多个行为状态监控关键帧提取光流图像的序列；空间流图像特征提取模块，用于将所述多个行为状态监控关键帧通过基于三维卷积神经网络模型的空间流特征提取器以得到第一行为监控特征图；时间流图像特征提取模块，用于将所述光流图像的序列通过基于三维卷积神经网络模型的时间流特征提取器以得到第二行为监控特征图；行为特征融合模块，用于融合所述第一行为监控特征图和所述第二行为监控特征图以得到分类特征图；安全求助检测模块，用于将所述分类特征图通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示是否产生安全求助请求；所述行为特征融合模块，包括：优化因数计算单元，用于分别计算所述第一行为监控特征图和所述第二行为监控特征图的高斯回归不确定性因数以得到第一高斯回归不确定性因数和第二高斯回归不确定性因数；加权优化单元，用于以所述第一高斯回归不确定性因数和所述第二高斯回归不确定性因数作为加权系数对所述第一行为监控特征图和所述第二行为监控特征图进行加权优化以得到优化后第一行为监控特征图和优化后第二行为监控特征图；优化特征融合单元，用于融合所述优化后第一行为监控特征图和所述优化后第二行为监控特征图以得到所述分类特征图；所述优化因数计算单元，用于：以如下优化公式分别计算所述第一行为监控特征图和所述第二行为监控特征图的高斯回归不确定性因数以得到所述第一高斯回归不确定性因数和所述第二高斯回归不确定性因数；其中，所述优化公式为： 其中，f1i是所述第一行为监控特征图中第i个位置的特征值，f2i是所述第二行为监控特征图中第i个位置的特征值，S是特征图的尺度，μ1和σ12分别是所述第一行为监控特征图中各个位置特征值集合的均值和方差，且μ2和σ22分别是所述第二行为监控特征图中各个位置特征值集合的均值和方差，log为以2为底的对数函数，w1和w2分别是所述第一高斯回归不确定性因数和所述第二高斯回归不确定性因数；所述安全求助检测模块，包括：特征图展开单元，用于将所述分类特征图按照行向量或列向量展开为分类特征向量；均一化激活单元，用于对所述分类特征向量进行特征秩表达的语义信息均一化激活以得到优化分类特征向量；全连接编码单元，用于使用所述分类器的多个全连接层对所述优化分类特征向量进行全连接编码以得到编码分类特征向量；分类单元，用于将所述编码分类特征向量通过所述分类器的Softmax分类函数以得到所述分类结果；所述均一化激活单元，用于：以如下激活公式对所述分类特征向量进行特征秩表达的语义信息均一化激活以得到所述优化分类特征向量；其中，所述激活公式为： 其中，V是所述分类特征向量，vi是所述分类特征向量V的第i个特征值，||V||2表示所述分类特征向量的二范数，log是以2为底的对数，且α是权重超参数，v'i所述优化分类特征向量的第i个特征值；基于特征向量范数的秩表达语义信息均一化而不是尺度进行特征匹配，将相似特征秩表达以类似方式激活，并降低差异较大的特征秩表达之间的相关性，以解决所述分类特征向量的特征分布在不同空间秩表达下的概率表达映射效率低下的问题。

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