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龙图腾网恭喜沈阳理工大学申请的专利一种室内场景下人体异常行为的检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：CN114038011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202111311921.6，技术领域涉及：G06V40/10；该发明授权一种室内场景下人体异常行为的检测方法是由文峰;杨晨;刘飞设计研发完成，并于2021-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种室内场景下人体异常行为的检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种室内场景下人体异常行为的检测方法，涉及人体异常行为检测技术领域。该方法采用多目标跟踪算法FairMOT、人体姿态识别算法AlphaPose与SVMSupportVectorMachines，支持向量机模型相结合，通过使用关节点坐标数据提取人体特征信息，对人体动作进行标记，旨在能够在室内环境中有效识别异常动作，避免环境因素干扰的同时提升检测速度与精度。

本发明授权一种室内场景下人体异常行为的检测方法在权利要求书中公布了：1.一种室内场景下人体异常行为的检测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：获取原始监控视频，对视频中出现的人物进行跟踪检测；步骤2：利用人体姿态识别算法AlphaPose对步骤1跟踪检测到的人物进行人体姿态估计，并通过姿态估计结果获得人物各关节点的横纵坐标；步骤3：以预设的数据长度f帧为单位对步骤2获得的数据整体进行滑窗式切分，获得若干个等长度的单位视频帧序列和若干个窗口，每个所述窗口与每个所述单位视频帧序列一一对应；步骤4：判断每个窗口包含具有同一人物的视频帧数是否小于等于预设的缺帧数阈值，若是，则认为该人物缺帧较少，需对该缺失帧数的人物进行补帧操作，添加该人物所缺失的视频帧的前一帧或者后一帧的人体关节点信息；若否，则认为该人物缺帧较多，则对对应窗口出现的该人物进行删除；步骤5：根据每个窗口中各人物的关节点坐标信息提取各人物的人体特征信息，获得每个窗口的人体特征信息序列；步骤6：利用EM算法对每个窗口中各人物的人体特征信息进行特征转换，转换为相应的均值和方差，以降低数据量；步骤7：根据步骤6的特征转换结果，利用K-means聚类算法识别出具有异常行为的人物，获得异常行为人物的ID序列；步骤8：按照步骤1至步骤5的方法，从具有自定义异常动作的视频中提取各人物的人体特征信息，并将每个人体特征信息标记为自定义的异常动作，获得训练数据集；步骤9：利用训练数据集对SVM模型进行训练，获得训练好的SVM模型；步骤10：利用训练好的SVM模型对步骤7获得的异常行为人物的ID序列中每一ID所对应的人体特征信息进行分类，确定异常行为人物的具体异常动作，且在原始监控视频中进行相应的标记；所述步骤5中所述的根据每个窗口中各人物的关节点坐标信息提取各人物的人体特征信息的方法为：首先利用人物的髋关节坐标信息与肩部关节坐标信息计算出人体中心点C的坐标；然后再以左大臂的中点作为角的顶点，左大臂的中点与左小臂的中点之间的连线以及左大臂的中点与人体中心点C之间的连线作为角的两条边，计算出角的余弦值，同时，还以右大臂的中点作为角的顶点、右大臂的中点与右小臂的中点之间的连线以及右大臂的中点与人体中心点C之间的连线作为角的两条边，计算出角的余弦值；最后以这两个余弦值和作为人体特征信息代表人物在一段时间内的动作变化情况。

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