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龙图腾网恭喜水利部珠江水利委员会技术咨询(广州)有限公司;梧州市水利局申请的专利基于深度学习图像处理的河流周边人员异常行为检测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：CN119888868B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510376633.0，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于深度学习图像处理的河流周边人员异常行为检测方法是由牟舵;李远强;杜江岳;陈卓;梁兴;吴晓婷;刘杰寅;谢凯;李严林设计研发完成，并于2025-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习图像处理的河流周边人员异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习图像处理的河流周边人员异常行为检测方法，涉及图像处理技术领域，包括：获取第一信息和第二信息；对第一信息进行预处理；根据预处理数据训练预设的自监督关键点提取网络；将预处理数据输入多模态自监督学习网络，输出行为向量库，根据标签和行为向量库中得到距离判别集；将第二信息进行预处理后输入训练好的自监督关键点提取网络，输出对应的实时嵌入向量，计算实时嵌入向量与异常行为对应的嵌入向量之间的距离，计算距离在距离判别集中的排序比例，对比排序比例与预设的报警阈值，若排序比例小于等于报警阈值，则进行异常行为报警。本发明了解决提高了检测准确率，使得河流周边人员异常行为检测更加全面。

本发明授权基于深度学习图像处理的河流周边人员异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习图像处理的河流周边人员异常行为检测方法，其特征在于，包括： 获取第一信息和第二信息，所述第一信息为带有标签的训练数据集，所述训练数据集包括河流周边的历史监控图像数据，所述标签包括正常行为标签和异常行为标签，所述第二信息包括河流周边的实时监控视频数据； 对所述第一信息进行预处理，得到预处理数据； 根据预处理数据训练预设的自监督关键点提取网络，包括将所述预处理数据输入至预设的目标检测模型，输出周边区域的人员目标特征，并基于交并比损失函数训练所述目标检测模型，将所述预处理数据输入至预设的关键点检测模型，输出人员动态特征，并基于关键点坐标损失函数训练所述关键点检测模型，将所述人员目标特征和所述人员动态特征作为输入样本输入至预设的多模态自监督学习网络生成每个数据的嵌入向量，并基于对比学习方法训练所述多模态自监督学习网络； 将所述预处理数据输入训练好的所述自监督关键点提取网络，输出行为向量库，根据所述标签将所述行为向量库中的嵌入向量进行分类标注，并计算每个正常行为对应的嵌入向量到所有异常行为对应的嵌入向量之间的平均距离，并对所有平均距离由小到大进行排序，得到距离判别集； 将所述第二信息进行预处理后输入训练好的所述自监督关键点提取网络，输出对应的实时嵌入向量，计算所述实时嵌入向量与所述行为向量库中的异常行为对应的嵌入向量之间的距离，计算所述距离在所述距离判别集中的排序比例，对比所述排序比例与预设的报警阈值，若所述排序比例小于等于所述报警阈值，则进行异常行为报警。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人水利部珠江水利委员会技术咨询(广州)有限公司;梧州市水利局，其通讯地址为：510610 广东省广州市天河区天寿路80号14层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。