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龙图腾网恭喜浙江久婵物联科技有限公司申请的专利一种基于机器视觉的人员异常行为监控方法及系统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：CN118918514B 。

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：202411344428.8，技术领域涉及：G06V20/40；该发明授权一种基于机器视觉的人员异常行为监控方法及系统是由黄智;张旭云;肖泽华;游慧设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器视觉的人员异常行为监控方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于机器视觉的人员异常行为监控方法及系统，涉及人员异常行为监控技术领域，包括以下步骤：预先在网格化区域内采集人员的视频信息，并对视频信息提取人员特征信息，其中，所述人员特征信息，至少包括：当前人员的质心信息、脸部信息和与脸部信息相对应的身份信息。本发明实现实时监控与预警机制，通过精准识别并预测陌生人尾随、异常时段人员聚集、非寻常停留等潜在的不安全行为，能够为公共场所的人员安全管控提供重要的科学依据和决策支持，极大地提升了公共场所内的安全管理水平，有效地预防了可能的安全事故，具有高度的实时性、准确性和预测性，为现代社会的安全管理提供了新的、有效的技术手段。

本发明授权一种基于机器视觉的人员异常行为监控方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器视觉的人员异常行为监控方法，其特征在于，包括以下步骤：预先在网格化区域内采集人员的视频信息，并对视频信息提取人员特征信息，其中，所述人员特征信息，至少包括：当前人员的质心信息、脸部信息和与脸部信息相对应的身份信息；根据人员特征信息进行异常行为预测，并对行为异常人员进行跟踪标定，其中，包括：分别对关键帧图像中单一质心信息进行人员行动轨迹检测，对关键帧图像中两个质心信息进行人员跟踪轨迹检测或对关键帧图像中多个质心信息进行人员行动轨迹检测；对标定的异常人员进行脸部表情识别，获取当前异常人员的情绪状态；其中，所述对关键帧图像中单一质心信息进行人员行动轨迹检测，包括以下步骤：标定关键帧图像和下一关键帧图像其当前人员的质心位置分别为，获取人员速度，表示为： ；进行获得速度方差，表示为： ；若，且、和，则表示当前人员行动轨迹异常，输出预警；其中，表示帧率，k表示速度阈值，m为纵坐标阈值，表示平均速度，D表示速度方差的阈值，表示时间阈值，表示多个关键帧之间质心信息速度的总数；所述对关键帧图像中两个质心信息进行人员跟踪轨迹检测，包括以下步骤：标定关键帧图像其当前人员的质心位置为和，分别表示质心点P1和P2在时间t1的坐标位置，则两质心位置表示为： ；经过时间t2后，P1和P2的坐标位置表示为和，质心位置表示为： ；获取相对距离差值，表示为：，其中，包括：若d保持恒定且时间T＞Tt时，表示P1和P2的相对距离无变化，当前人员行动轨迹异常，输出预警；若d＞0且T＜Tt时，表示P1和P2的相对距离变大，人员处于正常步行状态；若d＜0时，表示P1和P2之间的相对逐渐减小，包括：其中，若P1恒定，P2加速，直到，P2保持和P1相同的速度且T＜Tt，表示为正常情况；若P1加速，P2速度恒定，，且T＜Tt，表示为正常行为；若P1速度恒定，P2加速并保持加速状态，且T＞Tt，表示当前人员行动轨迹异常，输出预警；若P1加速，P2加速，且T＞Tt，表示当前人员行动轨迹异常，输出预警；所述对关键帧图像中多个质心信息进行人员聚集轨迹检测，包括以下步骤：标定关键帧图像其当前人员的质心位置为，其中、分别表示质心点P1和Pn在时间t1的坐标位置，其质心位置表示为dn；经过时间t2后，P1和Pn的坐标位置表示为和，其质心位置表示为；获取相对距离差值，表示为：，其中，包括：若保持恒定且时间T＜聚集阈值Tm时，表示P1和Pn的相对距离无变化且当前聚集时间为正常时段；若保持恒定且时间T≥聚集阈值Tm时，表示P1和Pn的相对距离无变化且当前聚集时间为异常时段，输出预警。

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