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龙图腾网恭喜合肥人工智能与大数据研究院有限公司;合肥高斯智能科技有限公司申请的专利基于状态分解和状态机的轻量化实时动作识别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：CN119723680B 。

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：202510233515.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于状态分解和状态机的轻量化实时动作识别方法是由梁益郝;刘勇志;宋艳枝设计研发完成，并于2025-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于状态分解和状态机的轻量化实时动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于状态分解和状态机的轻量化实时动作识别方法，包括：采集历史人体运动视频，将历史人体运动视频进行关键帧提取与预处理，得到历史关键帧，并将历史关键帧按照时间顺序提取连续的动作片段，得到动作序列；将动作序列中的每个动作拆解成原子状态，得到原子状态信息库；利用目标检测模型对实时运动视频进行动态检测；根据历史关键帧构建向量检索库，并根据向量检索库利用向量检索算法对实时运动视频进行静态检测；利用运动状态机对动态区域检测结果和静态区域检测结果进行异常判断，并根据异常判断结果发送预警信号。本发明涉及动作检测技术领域，解决了现有方法识别精度较低、方法稳定性较差的技术问题。

本发明授权基于状态分解和状态机的轻量化实时动作识别方法在权利要求书中公布了：1.基于状态分解和状态机的轻量化实时动作识别方法，其特征在于，包括： S1，采集历史人体运动视频，将历史人体运动视频进行关键帧提取与预处理，得到若干历史关键帧，并将若干历史关键帧按照时间顺序提取连续的动作片段，得到动作序列； S2-1，根据动作序列中若干物体是否发生位移变化，将历史人体运动视频中的检测区域划分为动态区域和静态区域； S2-2，通过语义规则库对动态区域和静态区域进行约束，得到若干原子状态的逻辑条件；其中，原子状态表示动作的最小状态单元，用于反映动作过程中物体与人体部位之间的位置状态和交互情况； S2-3，通过数据库技术将若干原子状态的逻辑条件进行整合，得到原子状态信息库； S3，基于深度学习算法构建目标检测模型，利用目标检测模型对实时运动视频进行动态检测，得到动态区域检测结果； S4，根据若干历史关键帧构建向量检索库，并根据向量检索库利用向量检索算法对实时运动视频进行静态检测，得到静态区域检测结果； S5，利用运动状态机对动态区域检测结果和静态区域检测结果进行异常判断，并根据异常判断结果发送预警信号；其中， 所述运动状态机利用其预设的状态转移规则模板和根据原子状态信息库确定的原子状态数量，将动态区域检测结果和静态区域检测结果与原子状态信息库进行匹配，确定所述实时运动视频中当前关键帧的原子状态；根据帧缓冲区和时间阈值机制，监控原子状态的持续时间和序列变化； 所述帧缓冲区用于存储状态前后一致的连续关键帧的原子状态，当帧缓冲区大小等于设定的帧缓冲区大小阈值时，弹出帧缓冲区中的原子状态，并将其与待检测序列中的最后一个原子状态进行比较；所述时间阈值机制用于当比较结果一致时，增加时间计数器的值，否则将所述弹出帧缓冲区中的原子状态加入待检测序列，且时间计数器重置为0；若所述时间计数器的值达到预设时间阈值，或待检测序列与运动状态机中预定义的状态转移规则模块不一致时，判定为异常。

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