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龙图腾网恭喜西安电子科技大学申请的专利面向狭小空间密集对象的外观检测动作识别装置和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：CN116994337B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202310995299.8，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权面向狭小空间密集对象的外观检测动作识别装置和方法是由张亮;黄继来;李洪升;朱光明;张晨洋;韩冰设计研发完成，并于2023-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向狭小空间密集对象的外观检测动作识别装置和方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种面向狭小空间密集对象的外观检测动作识别装置和方法，首次地提出了不同计算机视觉算法模型依据时序顺序对存储在共享内存的原始编码视频帧图像数据进行循环读取处理，使用多目标跟踪算法将密集对象追踪的id与该对象的外观检测行为识别结果相对应，定期将识别结果加入数据集进行模型的自训练，有效减小了系统间的耦合度和数据读取时延，大幅提高了视频处理的实时性、鲁棒性和效率。解决现有方法对密集对象外观检测效率低、主观性强的问题。

本发明授权面向狭小空间密集对象的外观检测动作识别装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种面向狭小空间密集对象的外观检测动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：相机通过组播方式向边缘设备和后台显示系统发送原始编码视频，向共享内存中实时写入帧图像数据；若写入位置到达共享内存队尾，则从队头开始重新写入，覆盖原帧图像数据，即共享内存的循环写入；S2：根据相机生成并传输的帧序列信息从所述共享内存中循环读取，获得对应帧图像数据作为输入，该帧序列信息指定了帧图像数据在共享内存中的具体存储位置；使用damo-yolo目标检测模型对从共享内存中取出的帧图像数据进行目标检测，并向目标追踪模型输出检测框坐标，对象类别检测结果；S3：根据所述damo-yolo目标检测模型传递的帧序列信息从共享内存中读取帧图像数据，结合检测结果，融合对象实时位置及纹理变化进行多目标跟踪处理并分配对象id，输出密集对象追踪坐标及id的追踪结果；S4：利用动作分割模型进行外观检测动作行为切割，将共享内存中获取的缓存长视频切分为孤立动作片段，标记片段的开始帧序号start和结束帧序号end，通过消息转发至动作识别模型；S5：动作识别模型根据消息转发获取的开始帧序号start和结束帧序号end，从共享内存获取该孤立动作片段图像数据，使用时空区域注意力模型和大卷积核进行视频序列的时空特征提取，进而完成动作分类，输出识别结果并对结果进行消息转发；S6：后台显示系统通过socket通信，接收前端边缘设备的检测、追踪、行为分割和动作识别结果，并在实时视频上进行结果叠加展示；S7：识别结果自动缓存至存储设备中，并与原训练数据融合生成新的数据集，由定时任务触发，使用增量后的数据集进行动作识别模型训练，并将最新的动作识别模型文件自动进行替换。

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