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[发明专利]使用移动装置来监控健身-CN201611028569.4有效
发明人： M.T.霍夫曼;K.克兰克森;J.尼姆斯;M.L.奥伦斯泰恩;K.L.怀特 -专利权人：耐克创新有限合伙公司
申请日： 2012-12-06 - 公布日： 2017-07-18 - 主分类号： A63B71/06 文献下载
摘要：本发明提供设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储计算机可读指令，所述计算机可读指令当被执行时、使得所述设备：从远离所述设备的运动行为监控系统接收在由用户执行的运动行为期间记录的运动行为数据；基于所接收的运动行为数据，来选择运动行为描述符对象，其中所述运动行为描述符对象描述在所述运动行为期间由所述用户执行的动作的类型；基于所接收的运动行为数据，确定行为条件；确定所述行为条件是否满足第一共享阈值；以及响应于确定所述行为条件满足所述第一共享阈值，产生运动行为条目，包括在社交网络站点的网页上使用所述运动行为描述符对象来产生消息，其中所述运动行为条目和所述网页能够被至少一个其他用户观看。
使用移动装置监控健身

[发明专利]机器人运动行为控制方法、设备及计算机可读介质-CN202110596797.6有效
发明人：陈士凯;王小挺;白静 -专利权人：上海思岚科技有限公司
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本申请提供了一种机器人运动行为控制方案，该方案设定了一个按照先进后出原则构建的运动行为任务堆栈，用于存放控制机器人行为的各个运动行为规划模块，以迭代的方式遍历处理所述运动行为任务堆栈中的运动行为规划模块，使得其中的各个运动行为规划模块基于输入信息的驱动，进行协同处理，直至所述运动行为任务堆栈为空，从而实现机器人的运动行为控制。由此，运动行为的控制过程可以按照模块化、层次化的方式进行复用和扩展，同一运动行为规划模块可以在不同的控制任务中以不同的逻辑被调用，有利于提升方案的通用性，降低开发难度。
机器人运动行为控制方法设备计算机可读介质

[发明专利]基于运动传感行为特征的智能手表解锁和认证方法-CN201710314023.3有效
发明人：沈超;陈宇飞;王诏;杨庚山;管晓宏 -专利权人：西安交通大学苏州研究院
申请日： 2017-05-05 - 公布日： 2020-11-03 - 主分类号： G06F21/32 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于运动传感行为特征的智能手表解锁和认证方法，分析用户根据提示进行运动行为在智能手表上时产生传感器数据，将运动行为划分为多种运动行为模式，提取每种运动行为模式下的行为特征，并基于行为特征建立每种行为模式下的用户身份模型本发明方法运动行为无需记忆和携带，行为数据的采集方便自然，且能够实现非侵犯性的解锁和认证；此外，采用对不同类型运动行为分别进行建模及窗口认证的方法可保证认证模型的稳定性，能更好地体现用户的运动行为特性，
基于运动传感行为特征智能手表解锁认证方法

[发明专利]模拟多个运动体行为的方法和系统-CN201611105156.1在审
发明人：刘斌;程伟;林水香;张弢 -专利权人：上海时年信息科技有限公司
申请日： 2016-12-05 - 公布日： 2017-06-09 - 主分类号： G06F9/44 文献下载
摘要：本发明提供了一种模拟多个运动体行为的方法和系统，步骤1把运动体的所有运动状态分成对应的行为树节点，其中每个行为树节点对应一个运动状态以及运行该状态需要满足的数据条件；步骤2根据所有运动体的行为树节点建立配置表，其中配置表需要按照要求的规则去配置根据需要模拟的行为和规则生成总的行为树配置表；步骤3根据总的行为树配置表生成能够运行的行为树代码；步骤4将行为树代码加载到运动体所在的控制系统中，控制系统根据行为树决定每个运动体的行为本发明采用行为树来保存和统计每个运动体的数据，避免重复计算，提高了数据处理效率；并且每个运动体都设置有独立的行为控制系统，从而增加了每个运动体的稳定性。
模拟运动行为方法系统

[发明专利]基于多视频摄像头智能联动的异常行为分析方法及装置-CN202210467696.3有效
发明人：仇庆宇;李淼;巨东敏 -专利权人：深圳航天信息有限公司
申请日： 2022-04-29 - 公布日： 2022-07-19 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明涉及视觉检测技术，揭露一种基于多视频摄像头智能联动的异常行为分析方法，包括：对多视频摄像头的视频数据进行分帧处理及关键帧筛选，得到目标帧图像；对目标帧图像进行背景图像重构及背景剥离，得到运动目标的行为及异常行为库；根据运动目标及多视频摄像头的关联权重，从多视频摄像头对应的目标帧图像中提取运动目标的行为合集，根据行为合集中每一个行为的行为特征及骨骼特征计算得到运动目标的运动行为和肢体行为；根据异常行为库对运动行为与肢体行为判定运动目标的异常行为本发明还提出一种基于多视频摄像头智能联动的异常行为分析装置。本发明可以提高异常行为检测的准确性以及在不同环境下检测的灵活性。
基于视频摄像头智能联动异常行为分析方法装置

[发明专利]一种测试场景构建方法及装置-CN202110124849.X在审
发明人：宿建烽;朱杰 -专利权人：华为技术有限公司
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： G01M17/007 文献下载
摘要：所述方法包括：确定构建预设交通测试场景所需的交通运动对象的运动行为，所述运动行为由至少一种行为元素所组成；分别获取所述至少一种行为元素所对应的行为数据集合，所述行为数据集合中包括相似度高于预设阈值的多个行为数据，所述行为数据被设置为从真实路况数据中提取得到；将不同的所述行为数据集合中的行为数据组合成所述交通运动对象的至少一种运动行为。
一种测试场景构建方法装置

[发明专利]道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质-CN202310801437.4在审
发明人：孙卓;张世娟 -专利权人：驭势（上海）汽车科技有限公司
申请日： 2023-06-30 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开实施例提供一种道路参与者的运动行为预测方法、装置、设备和介质。道路参与者的运动行为预测方法，包括：获取M个临近周期采集到的环境感知数据；采用运动行为预测模型预测目标道路参与者执行各种运动行为的第一预测概率，采用基于规则的预测方法预测目标道路参与者执行各种运动行为的第二预测概率；对各种运动行为对应的第一预测概率和第二预测概率进行数据融合，得到第三预测概率；根据第三预测概率确定目标道路参与者的预测运动行为。本公开实施例提供的方案融合基于运动行为预测模型和规则预测方法对各种运动行为的预测概率，使得运动行为的预测同时兼具了两种预测方法的长处，进而使得预测方法在各种场景下均具有良好的适应性。
道路参与者运动行为预测方法装置设备介质

[发明专利]视频运动对象异常行为自动检测方法-CN201310407306.4有效
发明人：管业鹏;仉长崎 -专利权人：上海大学
申请日： 2013-09-10 - 公布日： 2017-03-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种视频运动对象异常行为自动检测方法。它是根据拉格朗日粒子动态系统中粒子的流动反映视频运动对象的运动状态，运动对象的异常行为与其正常行为在运动幅度和运动方向上存在差异，通过比较相邻两帧视频图像中的运动幅度和运动方向的变化，实现视频运动对象异常行为的自动检测本发明方法不需要对运动对象进行跟踪、无需预先采集运动对象异常行为样本进行训练，可在多种条件下，实现视频运动对象异常行为的自动检测。
视频运动对象异常行为自动检测方法

[发明专利]基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统及方法-CN201811645173.3有效
发明人：任宇 -专利权人：北京宇琪云联科技发展有限公司
申请日： 2018-12-30 - 公布日： 2020-04-24 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请实施例提供的一种基于行为特征智能分析的异常目标预警追踪系统及方法。本发明从安防视频信息中追踪运动目标，判断运动目标的类型，提取运动目标的多维行为特征，并且利用不同类型运动目标的多维行为特征样本进行行为判断模型的监督学习训练，进而针对当前运动目标的多维行为特征实现异常行为判断，当当前运动目标存在异常行为时给与异常目标预警和追踪。
基于行为特征智能分析异常目标预警追踪系统方法

[发明专利]异常行为检测方法和装置-CN201310753341.1有效
发明人：明悦;范春晓;吴岳辛;贾哲;徐伟琳 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2013-12-31 - 公布日： 2014-04-30 - 主分类号： G06T7/20 文献下载
摘要：本发明提供一种异常行为检测方法和装置。该方法包括：对实时采集的待检测三维视频中未确定行为类型的多个待检测运动目标的行为进行分析，获取每个待检测运动目标的行为特征，行为类型包括正常和异常行为，行为特征包括三维空间信息和时间点信息；根据待检测运动目标的行为特征构建对应的待检测行为特征模型；将待检测行为特征模型与数据库中已确定行为类型的样本行为特征模型进行比较，确定数据库中与待检测行为特征模型相似度最大的样本行为特征模型对应的行为类型为待检测运动目标的行为类型。本发明提供的异常行为检测方法和装置，避免了由于行人之间遮挡严重导致的对运动目标行为特征的分析误差较大，检测结果的准确性较低的问题。
异常行为检测方法装置

[发明专利]一种运动行为模式分类方法、系统以及装置-CN201811296819.1有效
发明人：郭诗辉;林俊聪;廖明宏;高星;李贵林;石新羽;胡泽勇 -专利权人：厦门大学
申请日： 2018-11-01 - 公布日： 2019-07-19 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种运动行为模式分类方法、系统以及装置，涉及人类运动识别领域。该方法包括：S1，确定备选运动行为模式，所述备选运动行为模式包括待分类运动行为模式；S2，通过运动控制传感器获取关于所述备选运动行为模式的行为数据的时间序列；S3，通过所述时间序列建立LSTM运动行为模式分类模型；S4，通过所述LSTM运动行为模式分类模型来预测待分类运动行为模式，所述S4中使用迭代过程来比较利用T时间内序列得出的预测结果和利用T+Δt时间内序列得出的预测结果来得出最终的预测结果，其中，T运动行为模式分类延迟的同时提高准确性。
运动行为预测结果备选模式分类时间序列分类模式分类模型运动模式分类迭代过程减少运动人类运动行为模式行为数据运动控制传感器延迟递增预测

[发明专利]一种蛙类动物运动行为量化模拟方法-CN202111568682.2在审
发明人：陈慧妍;沙之敏;曹林奎;方凯凯;郜尚;郭红鋆;徐书含 -专利权人：上海交通大学
申请日： 2021-12-21 - 公布日： 2022-05-13 - 主分类号： G06T7/246 文献下载
摘要：本发明涉及一种蛙类动物运动行为量化模拟方法，包括：运动行为观察步骤，按设定时间间隔定时利用相机采集实际蛙类动物的运动图像，形成图像数据集，所述图像数据集中记录有蛙类动物位置信息；运动行为分析步骤，基于所述图像数据集提取蛙类动物位置变化信息和蛙类运动行为参数，并绘制蛙类动物运动轨迹；模拟步骤，基于所述蛙类动物运动轨迹在稻蛙生态种养模式中进行蛙类动物的模拟。与现有技术相比，本发明采用成本较低、应用便捷的蛙类动物运动行为观测方式实现在稻蛙生态种养模式中的蛙类动物运动行为模拟，为分解蛙的排泄和运动行为提供了新的思路，对研究蛙的运动行为对环境和其它生物的影响具有重要意义
一种类动物运动行为量化模拟方法

[发明专利]一种基于教学视频的行为检测方法及装置-CN201410550401.4在审
发明人：刘纹高;廖海;陶宏 -专利权人：深圳锐取信息技术股份有限公司
申请日： 2014-10-16 - 公布日： 2015-01-28 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明适用于教学视频图像处理技术领域，提供了一种基于教学视频的行为检测方法及装置，方法包括：获取教学视频；对获取到的教学视频进行预处理，提取所述教学视频中的运动物体图，所述运动物体图为包括运动物体的图像；根据预先建立的异常行为检测模型以及所述运动物体图，生成所述运动物体异常行为的检测结果，所述异常行为的检测结果包括异常行为的类型、所述异常行为的起始时间以及结束时间。本发明由于根据预先建立的异常行为检测模型以及所述运动物体图，生成所述运动物体异常行为的检测结果，因此既可以快速检测出教师的异常行为，也可以检测出异常行为的起始时间以及所述异常行为的结束时间。
一种基于教学视频行为检测方法装置

[发明专利]一种基于位置信息的动物运动行为判别方法及装置-CN201811056886.6在审
发明人：王俊;张海洋;路远方;冯浩;张亚丹 -专利权人：河南科技大学
申请日： 2018-09-11 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： A01K29/00 文献下载
摘要：本发明涉及运动行为识别技术领域，特别是一种基于位置信息的动物运动行为判别方法及装置。通过获取待处理动物运动行为的三轴加速度数据，根据三轴加速度数据对运动行为中的至少站立行为和进食行为进行识别分类；获取与三轴加速度数据对应时刻的动物的位置信息，并将位置信息与动物进食区域进行比对；根据D‑S证据理论算法对识别分类出的站立行为和进食行为进行判别得到真实的站立行为和真实的进食行为，先根据三轴加速度数据对运动行为进行分类，再将加速数据和位置数据相结合对易混淆的行为进行区分，能够有效提高行为分类的准确性
加速度数据三轴动物运动进食行为运动行为基于位置行为判别站立分类加速数据进食区域位置数据行为分类证据理论比对算法混淆

[发明专利]基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法-CN201410196646.1在审
发明人：管业鹏;仉长崎;许瑞岳 -专利权人：上海大学
申请日： 2014-05-12 - 公布日： 2014-08-20 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于运动特征变化的视频运动对象异常行为自动检测方法。本方法根据拉格朗日粒子动态系统中粒子的流动可反映视频运动对象的运动特征变化状态，通过粒子运动特征提取，对粒子运动特征进行聚类分析，确定粒子运动特征类别的亲疏程度，基于运动对象发生异常行为时，其粒子运动特征类别与正常行为的粒子运动特征类别存在差异，自动检测视频运动对象是否发生异常行为。本发明方法不需要对运动对象进行跟踪，也无需预先采集运动对象异常行为样本进行训练，可在多种条件下实现视频运动对象异常行为的自动检测。
基于运动特征变化视频对象异常行为自动检测方法

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