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[发明专利]一种基于深度学习的考生异常行为检测方法-CN202210230352.0在审
发明人：接标;胡瑞豹;冯春香;王正东;张剑龙;张启政;卞维新;丁新涛;陈付龙;罗永龙 -专利权人：安徽师范大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于深度学习的考生异常行为检测方法，主要包括步骤：首先读取检测区域监控视数据，采用YOLOv4目标检测方法进行人体检测，得到人体框位置坐标，在视频帧上面进行剪裁，得到考生的行为子图，进行人工标注，制作行为异常检测数据集，设计考生异常行为检测网络模型，进行网络训练，再采用训练好的行为异常检测模型对实时图像进行分析检测，以得到视频中人体的行为检测结果。本发明判断结果准确，可提高视频监控的效率，为电子监考系统增加了异常行为识别的功能，降低电子监考对于人力的依赖，让电子监考真正发挥作用，促进了考试的公平公正。
一种基于深度学习考生异常行为检测方法

[发明专利]一种基于农事场景的行为分析方法及服务器-CN202210928291.5在审
发明人：张美跃;周业 -专利权人：恒瑞通（福建）信息技术有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2022-11-04 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于农事场景的行为分析方法及服务器，通过构建农具的目标监测模型，根据各类农具信息进行训练，得到训练好的农具监测模型；获取视频数据，利用行为识别模型对所述视频数据中人体姿态进行分析，得到所有人体的关节点坐标特征矩阵；通过训练好的农具监测模型对所述视频数据进行识别，得到识别结果；根据所述所有人体的关节点坐标特征矩阵和识别结果进行农事行为分析，将农事行为中特殊的农具作为目标特征引入行为识别网络中，构建更丰富的行为特征，来提高农事行为识别的准确度。
一种基于农事场景行为分析方法服务器

[发明专利]用于实验奥拉西坦药物治疗认知功能障碍效果的设备-CN202111361557.4有效
发明人：王黎一;曹旭华;徐辉;马志昭 -专利权人：河北医科大学第二医院
申请日： 2021-11-17 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： A61B5/00 文献下载
摘要：本发明涉及认知障碍测试技术领域，用于实验奥拉西坦药物治疗认知功能障碍效果的设备，其中伺服驱动机构和认知行为测试筒放置在移动台上，伺服驱动机构的动力端连接认知行为测试筒，伺服驱动机构可驱动认知行为测试筒转换状态以实现对测试人的不同测试，所述测试机具有测量贴片，该测试机可通过行为测试筒对测试人测试认知行为，并通过测试机获取认知行为测试是对应的人体指标。本设备可测试人体各项指标，同时可测试人体各项指标对应的行为学变化关系，为药物治疗效果得到较为准确的测试初步结论。
用于实验奥拉西坦药物治疗认知功能障碍效果设备

[发明专利]一种基于AI识别的用户异常行为识别方法及装置-CN202110874718.3在审
发明人：刘竹禹;张智贤;杨玙宁 -专利权人：天津市府易科技股份有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于AI识别的用户异常行为识别方法及装置，包括：根据用户实时行为关节点向量计算用户实时行为关节点结构向量夹角与用户实时行为关节点模比值后，获取用户人体姿态描述向量集合；利用用户人体姿态描述向量识别用户异常行为，针对用户实时行为数据进行分析，对用户实时状态进行判断，提取关键行为特征，提升识别的速度与准确性。
一种基于 ai 识别用户异常行为方法装置

[发明专利]基于骨骼关节特征和表面特征融合的人体行为识别方法-CN201510196674.8在审
发明人：明安龙;周瑜;廖鸿宇;孙放 -专利权人：北京雷动云合智能技术有限公司
申请日： 2015-04-24 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种人体行为识别方法，具体为一种新的结合骨骼局部的关节特征和全局的表面特征的融合框架进行行为识别的方法。首先，收集整个序列的关节特征和表面特征，并且分别地对上述收集到的特征进行训练支持向量机(SVM)模型；然后对待检测某一行为的每一种特征(关节或者表面)都进行标签类的匹配；最后，将上述匹配后的两种特征进行融合，通过融合框架计算特征概率来进行人体行为识别。本发明不但能够提供人体每个行为的独特性信息，同时，由于该方法融合了人们的局部深度信息和全局深度信息，因此，能够识别具有挑战性的人体行为。
基于骨骼关节特征表面融合人体行为识别方法

[发明专利]一种基于局部时空特征的人体行为识别方法-CN201910137022.5在审
发明人：甘玲;瞿成凯 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2019-02-25 - 公布日： 2019-06-18 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于局部时空特征的人体行为识别方法，属于计算机视觉技术领域以及人体行为识别技术领域。本发明首先利用Kinect深度传感器中提取的骨骼视频序列作为人体行为表示，为视频序列中的每一个行为的每一帧提取位移矢量特征、相对位置特征、关节夹角特征等局部时空特征，然后利用K‑means聚类算法和VLAD本发明用于人体行为识别能使特征表达更具描述性和准确性，可以明显提高行为识别准确率。
人体行为识别时空特征视频序列特征向量计算机视觉技术深度传感器局部特征聚类算法人体行为算法结合特征表达位移矢量位置特征行为识别分类器帧提取准确率度量算法骨骼聚合关节分类学习

[发明专利]一种行为监测方法、装置、终端及存储介质-CN202210289261.4在审
发明人：张煇;李刚 -专利权人：山西长河科技股份有限公司
申请日： 2022-03-22 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种行为监测方法、装置、终端及存储介质，应用于设置有摄像头的场景，该方法包括：获取所述摄像头实时拍摄得到的图像数据；对所述图像数据进行人体区分识别，得到一个或多个人体图像；对各所述人体图像进行行为识别；若行为识别结果为异常，则确定异常信息，并基于所述异常信息进行警示流程；所述异常信息包括所述摄像头所在的区域、异常行为对应的人体的信息与发生行为异常的时间。本方案中通过摄像头实时进行监控，以获取到实时的图像数据，后续以图像识别的方式监控人员的行为，实现了自动化的监控，提升了效率，且不依赖人力，拓展了适用范围。
一种行为监测方法装置终端存储介质

[发明专利]一种工业场所危险行为识别系统-CN201810027105.4在审
发明人：汤凯 -专利权人：汤凯
申请日： 2018-01-11 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明涉及一种工业场所危险行为识别系统，其特征在于包括：佩戴于作业人员身上的人体定位标签；架设在作业现场的位置固定的基站，基站用于接收从人体定位标签发送来的数据并将该数据转发给服务器，服务器对基站发来的数据进行处理；服务器上设置有行为特征数据库、行为计算单元、人员档案库；报警器及显示器。与现有技术相比，本发明的优点在于：本发明利用人体定位标签和固定位置的基站，得出作业人员的位置信息，利用人体定位标签的位置信息得出作业人员的行为动作，再与该作业人员的特征行为数据库进行比对分析，判断出危险行为动作，并对危险行为动作进行自动记录、显示和触发报警。
定位标签危险行为基站服务器识别系统行为特征数据库报警器比对分析触发报警数据转发特征行为行为动作行为计算自动记录作业现场档案库显示器佩戴数据库架设发送

[发明专利]基于行为识别的学生课堂行为分析的监控方法及系统-CN202110586729.1在审
发明人：徐超;李珊;孟昭鹏;胡静;肖健 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-05-27 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于行为识别的学生课堂行为分析的监控方法，包括采集人体行为的视频信息以及人体骨架图关键点的深度信息；将采集到的图像通过姿势识别算法提取到学生行为骨架图；通过图卷积神经网络对骨架图进行特征提取，给定身体关节的2D或者3D形式的坐标的序列，构造了一个以关节为节点，以人体结构和时间为边的自然连通的时空图；在卷积过程中，根据人体关节和骨骼之间的运动相关性，将骨骼数据表示为有向图，提取关节、骨骼及其相互关系的信息本发明能够对课堂的学生一系列学习行为进行分析，减轻课堂负担。此外，本发明还公开了基于行为识别的学生课堂行为分析的监控系统。
基于行为识别学生课堂分析监控方法系统

[发明专利]基于时空自适应融合的端到端人体行为分类方法及系统-CN202211595034.0在审
发明人：田卉;金一;贾万豪;王旭;李浥东 -专利权人：北京交通大学;中移雄安信息通信科技有限公司;中移系统集成有限公司
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-05-30 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明提供基于时空自适应融合的端到端人体行为分类方法及系统，属于计算机识别技术领域，获取待分类行为的多个图像；利用基于时空自适应融合的端到端人体行为分类模型对多个图像进行处理，得到行为特征图像，基于时空自适应融合的端到端人体行为分类模型根据基于时空自适应融合的端到端人体行为分类模型训练方法训练得到本发明在网络结构上控制了计算复杂度和参数量，后期轻量化过程减少了特征在时间和空间维度上的关键信息丢失，保证模型在性能和效率之间的平衡；针对时间维度上的特征通道自适应剪枝，根据情况挑选保留、丢弃和复用的通道，减少了参数量；针对不同行为对象关系建模的自适应剪枝
基于时空自适应融合端到端人体行为分类方法系统

[发明专利]一种人体异常行为检测方法及系统-CN201610021212.7有效
发明人：宫明波;董建平;陈浩然;吴克松;党鑫鹏 -专利权人：兴唐通信科技有限公司
申请日： 2016-01-13 - 公布日： 2019-06-04 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种人体异常行为检测方法及系统。该方法包括：根据视频场景内容将该视频场景划分为多个区域，根据每个区域所包含的场景内容获取人体在其中可实施的动作集合，并对所述多个区域以及每个区域中可实施的动作集合进行标记；根据所述多个区域以及每个区域中可实施动作集合的标记集合获取异常行为判断规则；获取所述多个区域中人体的运动轨迹和动作序列，并根据所述标记集合来获取运动轨迹和动作序列的可观察标记序列；利用所述异常行为判断规则对所述可观察标记序列进行分析，判断上述人体是否有异常行为发生，若是，进一步判断发生了何种异常行为本发明可以综合分析监控者自定义的异常行为和被监控者自身的异常行为，识别率高。
一种人体异常行为检测方法系统

[发明专利]一种基于单目视频图像序列的坐姿识别方法-CN202010462958.8有效
发明人：李灏为;杨志 -专利权人：大连成者云软件有限公司
申请日： 2020-05-27 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明提供一种基于单目视频图像序列的坐姿识别方法，首先从单目相机中获取视频帧；然后一方面将当前视频帧送入桌面检测模块检测桌面位姿，另一方面用当前帧更新视频帧序列，将视频帧序列送入人体姿态估计与行为识别模块，获取3维人体姿态和当前行为类别；判断当前行为类别是否为静态行为，若是，将人体姿态、当前行为类别和桌面位姿送入坐姿评价模块评价当前坐姿，否则直接进行下一帧。本发明提出的方法能够从单目图像中直接获取3维人体姿态，利用多帧图像序列，抗遮挡和光线变化，鲁棒性好，利用行为识别过滤非静态行为，结合桌面位姿信息，提高准确度。
一种基于目视图像序列坐姿识别方法

[发明专利]智能座椅及其防抖脚实现方法、电子设备和存储介质-CN201810851279.2在审
发明人：李光煌;罗辉;陈滨;覃国秘;李万建;钟志威;朱鹏惠 -专利权人：深圳市赛亿科技开发有限公司
申请日： 2018-07-30 - 公布日： 2019-01-25 - 主分类号： A47C31/12 文献下载
摘要：本发明公开一种智能座椅的防抖脚实现方法，智能座椅包括椅脚、椅面和椅背，方法包括：实时监测椅面是否有人体就坐；若是实时监测所述椅面是否接受到振动压力；若是定义对应时间点人体存在抖脚行为；根据监测到的振动压力、振动压力监测时间，计算人体就坐于椅面过程中，人体抖脚的次数、每次人体抖脚的单次持续时间；当某一次人体抖脚的单次持续时间达到时间阈值，在对应的单次持续时间达到时间阈值时，执行抖脚停止提示操作，提醒人体停止抖脚行为本发明智能座椅及方法，能够监测用户是否存在抖脚行为，一旦监测到单次抖脚行为超时立即提醒停止抖动行为，能够有效帮助用户戒掉就坐抖脚习惯。
智能座椅椅面振动压力存储介质电子设备实时监测防抖监测监测用户提示操作时间点阈值时抖动超时椅背椅脚帮助

[发明专利]一种有效的人体行为识别系统-CN201710154963.0在审
发明人：不公告发明人 -专利权人：深圳汇创联合自动化控制有限公司
申请日： 2017-03-15 - 公布日： 2017-07-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种有效的人体行为识别系统，包括数据采集模块、数据处理模块、特征提取模块和人体行为识别模块，数据采集模块包括传感器采集单元和数据传输单元，所述传感器采集单元用于采集人体运动时的产生的加速度数据，所述数据传输单元采用ZigBee无线通信技术，用于将采集得到的加速度数据传输到数据处理模块，所述数据处理模块对采集得到的数据进行处理，所述特征提取模块从处理后的加速度数据中提取加速度信号特征，组件特征集合，所述人体行为识别模块用于对人体行为类别进行识别本发明的有益效果为从人体运动时产生的加速度信号中提取特征向量，采用RBF神经网络构建分类器，用于对所述特征向量进行分类，实现了对人体行为类别的有效识别。
一种有效人体行为识别系统

[发明专利]人体行为人工智能判断系统和方法-CN202111463690.0有效
发明人：沈增辉 -专利权人：北京中科智易科技有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明涉及一种人体行为人工智能判断系统和方法，属于人工智能技术领域。所述系统包括：行为判断设备，设置在装备陈列室的控制室内，用于将预设时间长度内各个采集时刻分别对应的各个内容场景图像中同一人体对象的预先选定数量的人体图像块作为训练后的深度信念网络模型的多个输入数据，执行所述训练后的模型以获得所述人体对象在所述预设时间长度内的人体行为类型；远程报警设备，用于在接收到的人体行为类型为偷窃装备或者破坏装备时，向大数据服务器执行报警动作。通过本发明，能够采用深度信念网络对装备陈列室的每一人体对象的当前行为种类执行人工智能判断，从而在提升装备陈列室管理的智能化等级的同时，有效降低了装备陈列室管理的人工成本。
人体行为人工智能判断系统方法