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[发明专利]一种基于贝叶斯模型的视觉人体行为识别方法-CN201610921854.2在审
发明人：胡卫明;杨双;原春锋 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2016-10-21 - 公布日： 2017-03-22 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯模型的视觉人体行为识别方法，该方法包括以下步骤提取训练视频中的特征，形成对所述训练视频中人体行为的底层表达；从所述特征出发，构建分层贝叶斯模型，以提取所述训练视频中不同尺度下的人体行为模式，得到基于高层语义信息的人体行为表达；嵌入最大间隔机制，实现判别式的分层贝叶斯模型的学习；学习所述判别式的分层贝叶斯模型的参数，以确定所述参数。本发明还涉及一种通过本发明所述的方法学习而成的视觉人体行为识别器。本发明通过引入最大间隔机制到识别模型中，与之前的识别模型统一起来形成一个统一的判别式的分层贝叶斯模型，能够有效的应对复杂行为背景的情况，进而实现鲁棒的行为识别。
一种基于贝叶斯模型视觉人体行为识别方法

[发明专利]一种办公区玩手机行为识别方法、装置和计算设备-CN202110336542.6在审
发明人：朱勋沐;陈利军;林焕凯;洪曙光;周谦;王祥雪;刘双广 -专利权人：高新兴科技集团股份有限公司
申请日： 2021-03-29 - 公布日： 2021-06-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明是关于一种办公区玩手机行为识别方法、装置和计算机设备。该方法包括：输入待识别的监控视频，抽取关键帧；检测所述关键帧对应的人体子图的上半身人体的关键点；利用上半身人体关键点信息，生成玩手机行为识别候选区域；使用玩手机分类识别模型对所述玩手机行为识别候选区域进行识别，得出所述玩手机行为识别候选区域的分类置信度；根据所述分类置信度判断所述玩手机行为识别候选区域对应监控视频中是否存在玩手机的行为。本发明可以仅进行人体上半身的头部、肩部、肘部和手部关键点检测，不仅能更好的适应特定场景的玩手机识别任务需求，还能有效减少玩手机行为模型复杂度和计算代价。同时也可以避免对人体下半身关键点的依赖。
一种办公手机行为识别方法装置计算设备

[发明专利]一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及系统-CN202211369561.X在审
发明人：蓝善根;侯庆;杨观赐;杨国萍;翟亚雷;陈忠义;代余杰;吴丽娟;柏秀华 -专利权人：贵州大学;贵州省通信产业服务有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于多模态信息融合来识别异常行为的方法及系统，属于信息融合技术领域。本发明方法包括：获取目标场景内目标人物的关节点位置信息；促使所述识别模型基于所述待识别人物的关节点的时空变化信息，确定待识别人物的人体行为特征；促使所述数据库基于所述待识别人物的人体生命体征信息，确定待识别人物的人体体征；对所述待识别人物的人体行为特征和人体体征进行多模态信息融合，以生成用于确定待识别人物状态的数据集，基于所述数据集确定待识别人物的状态是否出现异常。本发明能够识别目标场景中人物的异常行为，能够实现对看护人员的行为进行识别，并及时确定看护人员的行为状态，对看护人员的异常行为状态及时发出报警。
一种基于多模态信息融合识别异常行为方法系统

[发明专利]基于动静结合的人体行为识别方法、装置及存储介质-CN202211327719.7在审
发明人：罗熙然 -专利权人：中国建设银行股份有限公司大连市分行
申请日： 2022-10-27 - 公布日： 2022-12-27 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于动静结合的人体行为识别方法、装置及存储介质。方法包括获取待识别的视频数据，对所述待识别的视频数据进行分段存储形成视频片段；由各视频片段中提取一张待识别图像；对所述待识别图像进行静态人体行为识别，确认当前待识别图像中是否包括高危动作；当判断当前待识别图像中包括高危动作时，提取当前待识别图像所属的视频片段进行动态人体行为识别并输出最终的人体行为识别结果。本发明通过静态识别对监控图像进行初级识别，筛选出具有高危动作的视频进行动态识别，从而减少行为识别消耗的算力，同时保证了行为识别的准确性。
基于动静结合人体行为识别方法装置存储介质

[发明专利]基于时间聚合网络的人体行为识别方法-CN202310528813.7在审
发明人：同鸣;边放;金磊 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2023-05-11 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间聚合网络的人体行为识别方法，解决现有技术受卷积核尺寸限制，无法充分挖掘长距离时间范围内行为特征之间的依赖关系，充分聚合和强化时间信息，获得更具有表达能力的特征，导致行为识别准确率无法显著提高的问题本发明的实现步骤为：构建时间聚合模块；构建时间聚合网络；生成训练集；训练时间聚合网络；对人体行为进行识别。本发明利用自注意力构建了时间聚合模块，并将时间聚合模块引入到现有人体行为识别网络ResNet‑50中，使得本发明能够长距离聚合时间信息，提取到更具有鉴别性的特征，从而提高人体行为的识别准确率。
基于时间聚合网络人体行为识别方法

[发明专利]一种多角度动态人物识别及行为预测系统-CN201410774485.X在审
发明人：李通;徐振华;钟世国 -专利权人：广州南方电力集团科技发展有限公司
申请日： 2014-12-16 - 公布日： 2015-03-25 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明提供一种多角度动态人物识别及行为预测系统，包括视频监控终端和识别预测系统；所述识别预测系统包括人体特征采集模块、动态人体识别模块、脸部特征采集模块、动态脸部识别模块、行为模式建模模块、行为预测模块，视频监控终端通过有线、3G/4G或WIFI的通信方式与人体特征采集模块、脸部特征采集模块、行为模式建模模块和行为预测模块进行数据交互。
一种角度动态人物识别行为预测系统

[发明专利]行为规范性检测方法、装置、电子设备和存储介质-CN202110607515.8在审
发明人：张兴明;孙鹤;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2021-06-01 - 公布日： 2021-09-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种行为规范性检测方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：根据视频图像检测人体目标；当检测到人体目标时，判断所述人体目标是否位于预设检测区域；当所述人体目标位于预设检测区域时，至少根据预设检测区域内人体目标的肢体特征信息和辅助检测工具的位置信息判断所述人体目标的行为是否规范通过本申请，解决了特定环境下工作场所内工作人员消毒行为监管的智能需求。
行为规范性检测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种自学习的人体行为识别与异常检测方法-CN201911314011.6在审
发明人：纪刚;周萌萌;周粉粉;周亚敏;商胜楠 -专利权人：青岛联合创智科技有限公司
申请日： 2019-12-19 - 公布日： 2020-05-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种自学习的人体行为识别与异常检测方法，包括如下步骤：生成监控视频中的显著区域向量，并定时自学习更新显著区域；对同一显著区域，根据当前帧人体行为状态计算当前帧的状态特征向量和动作值，以及转移到下一帧后的人体行为状态预测值、奖励值，以及该状态下的动作；执行当前目标网络，计算当前的人体行为动作价值，更新目标动作网络和目标价值网络；网络参数收敛或满足最大迭代次数后，统计T时间内当前动作网络的反馈奖励值和目标价值网络的人体行为动作价值的加权和，得出行为异常级别。
一种自学习人体行为识别异常检测方法

[发明专利]异常驾驶行为的识别和预警方法、电子设备-CN202011590064.3在审
发明人：盛鹏;周有喜;乔国坤 -专利权人：新疆爱华盈通信息技术有限公司
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种异常驾驶行为的识别和预警方法、电子设备，包括：获取目标人员的驾驶图像；检测所述驾驶图像中目标物品与目标人体部位的位置信息，并根据所述位置信息获取目标物品与目标人体部位的位置关系；根据所述位置信息关系判断目标人员的行为是否存在属于第一异常驾驶行为通过检测出驾驶图像中目标物品和目标人体部位的位置信息，根据位置信息判断是否存在异常驾驶行为，由于驾驶过程中驾驶员的动作变化不明显，相较于直接检测图像中驾驶员的姿态动作，检测目标物品和目标人体部位的准确性更高，通过目标物品和目标人体部位之间的位置关系可以反映出驾驶员是否存在异常驾驶行为，提高了异常驾驶行为识别的有效性和效率。
异常驾驶行为识别预警方法电子设备

[发明专利]一种基于AI人体行为的多层前馈人工神经网络并行算法-CN202111463632.8在审
发明人：卢大伟;李宁;马君;腾天龙 -专利权人：南京市科小卫智能科技有限公司
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及AI行为网络算法技术领域，公开了一种基于AI人体行为的多层前馈人工神经网络并行算法，包括视频特征码输入层、隐含层、模型激励输出层和Spark底层，所述框架PANN由一个视频特征码输入层，多个隐含层该基于AI人体行为的多层前馈人工神经网络并行算法，采用神经网络模型的方法，完成人体行为识别的任务，保证了对人体样本行为识别的正确率，并充分提高了系统完成人体在线行为识别任务的能力，运行系统时顺畅。
一种基于 ai 人体行为多层人工神经网络并行算法

[发明专利]一种基于人体关键点的屈肘行为检测方法-CN202111482813.5在审
发明人：宫法明;李云静;高亚婷 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2021-12-07 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人体关键点的屈肘行为检测，该方法包括：输入待检测的视频或图片，对人员目标进行定位；利用区域多人姿态估计框架(RMPE)获取高质量的人员目标候选框，得到17个人体关键点坐标信息和置信度得分；通过对置信度得分进行阈值化处理，去除检测精度低的关键点坐标；结合人体关键点坐标信息，提出三点定位法，根据关键点之间的角度范围和距离比值得出屈肘行为概率值，定位小目标检测区域；利用迁移学习和目标检测算法检测小目标物体，得到目标类别的置信度得分；将屈肘行为概率值和目标类别置信度得分两者结合，实现人体屈肘行为的检测。本发明的方法能够实现复杂场景下的人体屈肘行为检测，及时检测到安全隐患行为并预警。
一种基于人体关键行为检测方法

[发明专利]一种电网基建现场人体异常行为识别方法及系统-CN202210885390.X在审
发明人：张军民;王东林;张文彬;崔隽峰;席晓强;李海冰;刘晨;张国梁;吴鹏;杜泽旭 -专利权人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司;国网智能电网研究院有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种电网基建现场人体异常行为识别方法及系统，识别方法包括，搭建双通道三维卷积神经网络和双流特征融合网络，利用电网基建现场作业监控装置采集的历史工作人员作业视频数据集对网络进行训练，得到电网基建现场人体异常行为识别模型；从电网基建现场作业监控装置实时采集电网基建现场工作人员作业视频数据，获取实时视频最新16帧RGB图像及计算这16帧RGB图像的光流图；将最新视频流和光流图输入至电网基建现场人体异常行为识别模型，得到行为分类结果输出；根据分类损失结果判断，若无异常发生，则返回继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务；若有异常发生，则进行报警处理，然后继续执行电网基建现场人体异常行为检测任务。
一种电网基建现场人体异常行为识别方法系统

[发明专利]一种无接触式人体行为识别方法和系统-CN201911019219.5有效
发明人：张小东;杨冰;左建波 -专利权人：北京金茂绿建科技有限公司
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2021-01-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种无接触式人体行为识别方法和系统，所述方法包括：持续接收行为识别装置发送的信道状态信息数据值，对预设时间长度的信道状态信息数据值进行过滤处理，滤去干扰数据值；针对过滤处理后的信道状态信息数据值进行预分类操作，得到人体行为对应的数据集，利用无线指纹数据库集对数据集进行匹配，得到人体行为。本发明的方案不需要使用任何视频图像设备或者可穿戴传感器设备即可实现对人体行为的识别，既不受限于用户隐私及光照条件等因素，且不需要用户随时穿戴传感器，还不被频繁信息交互下的高能耗和资源浪费问题所影响，即可实现对人体行为的识别
一种接触人体行为识别方法系统

[发明专利]一种基于2.5D/3D混合卷积模型的人体行为识别方法-CN202011076560.7有效
发明人：车翔玖;刘全乐;郭帆;梁郭;艾欣;赵孟雪 -专利权人：吉林大学
申请日： 2020-10-10 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于2.5D/3D混合卷积模型的人体行为识别方法，构建融合2.5D与3D卷积模块的卷积神经网络架构，并利用公开的人体行为识别数据集进行端到端的预训练，得到初始化网络模型，读取人体行为训练视频读取测试集中的人体行为视频，对其进行采样与裁剪，输入到识别模型进行识别，端到端地判断其所属的行为类别。本发明根据2.5D、3D卷积模块可以针对视频帧序列进行有效的时间与空间建模的特点，构建并训练可以准确识别人体行为的神经网络架构。
一种基于 2.5 混合卷积模型人体行为识别方法

[发明专利]一种基于人体骨架时空关系的行为识别方法-CN202010783073.8有效
发明人：许毅;张栗粽;段贵多;罗光春;陈素云;曹京 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-08-06 - 公布日： 2022-06-24 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及计算机视觉技术领域，其公开了一种基于人体骨架时空关系的行为识别方法，解决现有行为识别方法难以充分利用人体在行为动作中时空关系，识别的准确率不高的问题。该方法包括以下步骤：S1、对人体骨架序列进行均匀分段处理；S2、对每段人体骨架信息生成基于距离的图像表达；S3、采用带权多视角卷积方法对每段人体骨架信息的图像表达进行短时空特征提取；S4、采用具有时序关系的多个短时空特征作为Bi‑LSTM模型的输入，提取人体骨架序列的整体时空关系并进行行为识别。
一种基于人体骨架时空关系行为识别方法