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龙图腾网恭喜广东盈海科技有限公司申请的专利基于视频监控的目标行为预测方法、装置、电子设备和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：CN118781659B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-14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：202410937395.1，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于视频监控的目标行为预测方法、装置、电子设备和存储介质是由张海林;梁庆幸;梁健健;陈文浩;林彩杏;谭雅芷设计研发完成，并于2024-07-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于视频监控的目标行为预测方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请属视频监控技术领域，尤其涉及一种基于视频监控的目标行为预测方法、装置、电子设备和存储介质。本申请通过获取监控视频信息；基于监控视频信息获取目标的坐标信息；当目标的坐标信息位于预警范围内时，基于监控视频信息获取目标的图像信息；基于目标的图像信息和已经构建好的预测模型，确定目标意图。本申请所述的方案，当目标的坐标信息位于预警范围内时，再通过预测模型确定目标意图，减少了误判的可能性；在对目标意图进行预判的过程中，通过目标的多张连续行为图像进行预测，提高了预测结果的准确性。

本发明授权基于视频监控的目标行为预测方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于视频监控的目标行为预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取监控视频信息，所述监控视频信息包括目标与视频拍摄点的相对距离和相对角度；基于所述监控视频信息获取目标的坐标信息；当所述目标的坐标信息位于预警范围内时，基于所述监控视频信息获取目标的图像信息；基于所述目标的图像信息和已经构建好的预测模型，确定目标意图，所述预测模型通过卷积神经网络创建得到；其中，构建所述预测模型，包括：获取历史监控视频信息中目标的图像信息，所述目标的图像信息包括目标位于预警范围内的多张连续行为图像；基于所述多张连续行为图像，确定图像组，所述图像组至少包括两张连续行为图像；基于所述图像组通过预处理，确定预处理图像组；基于所述预处理图像组和卷积神经网络，确定预测模型，所述卷积神经网络包括卷积层、权重层、下采样层和全连接层；所述基于所述预处理图像组和卷积神经网络，确定预测模型，包括：基于所述预处理图像组中的连续行为图像，通过所述卷积层，确定所述连续行为图像的特征图，所述连续行为图像的特征图包括第一行为特征图和第二行为特征图；基于所述连续行为图像的特征图，通过所述权重层，确定所述图像组的组合权重图，包括：基于连续行为图像的特征图，通过池化处理，确定通道信息；基于所述通道信息和预设公式，确定所述通道信息的一维卷积核尺寸；将所述一维卷积核尺寸应用于一维卷积，确定所述通道信息的第一权重；基于所述第一权重和swish激活函数，确定所述通道信息的第二权重；基于所述第二权重和所述特征图，确定所述特征图的加权特征图，所述加权特征图包括第一行为加权特征图和第二行为加权特征图；基于所述加权特征图和权重函数，确定所述图像组的组合权重图；基于所述图像组的组合权重图，通过所述下采样层，确定精简特征图，所述精简特征图的尺寸小于组合权重图的尺寸；基于所述精简特征图，通过所述全连接层，确定所述预测模型。

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