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申请/专利权人：中国安全生产科学研究院;安徽省应急管理科学研究院(安徽省危险化学品登记中心、安徽省安全事故调查分析技术中心)

摘要：本发明涉及视频处理技术领域，并具体公开了基于人工智能深度学习的矿山违法行为智能识别方法，包括：将矿山内设置的所有摄像装置最新获取的多个视频段汇总当作同时序视频段组，并识别出同时序视频段组中的所有识别对象图区序列；基于所有识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，对同时序视频段组中的所有识别对象图区序列进行匹配，获得识别对象图区序列组；基于获取每个识别对象图区序列组中的识别对象图区序列的所属视频段的摄像装置的每种预设人工智能深度学习违法行为判别模型，获得违法行为识别结果；用以利用包含识别对象的多个视角的监控视频和人工智能深度学习违法行为判别模型精准识别出矿山作业场景中存在的违法行为。

主权项：1.基于人工智能深度学习的矿山违法行为智能识别方法，其特征在于，包括：S1：将矿山内设置的所有摄像装置最新获取的多个视频段汇总当作同时序视频段组，并识别出同时序视频段组中所有视频段中包含的所有识别对象图区序列；S2：基于所有识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，对同时序视频段组中的所有识别对象图区序列进行匹配，获得至少一个识别对象图区序列组；S3：基于获取每个识别对象图区序列组中包含的至少两个识别对象图区序列的所属视频段的至少两个摄像装置的每种预设人工智能深度学习违法行为判别模型，获得违法行为识别结果；其中，步骤S2：基于所有识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，对同时序视频段组中的所有识别对象图区序列进行匹配，获得至少一个识别对象图区序列组，包括：S201：基于每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征，确定出每个识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移；S202：基于所有识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，对同时序视频段组中的所有识别对象图区序列进行匹配，获得至少一个识别对象图区序列组；其中，步骤S201：基于每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征，确定出每个识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，包括：将每个识别对象图区序列中包含的每个识别对象图区的所属视频帧中除当前识别对象图区以外的图区当作对应识别对象图区的背景图区；按照每个识别对象图区序列中包含的所有识别对象图区的顺序，对对应识别对象图区序列中包含的所有识别对象图区对应的背景图区进行排序，获得每个识别对象图区序列的背景图区序列；确定出每个识别对象图区序列的多个识别对象特征点和对应的背景图区序列的多个背景特征点；基于每个识别对象图区序列和对应的背景图区序列中，属于同一视频帧的所有识别对象特征点和背景特征点在所属视频帧中的相对位置和所属视频帧的深度数据，获得每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征；基于每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征，确定出每个识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移；其中，基于每个识别对象图区序列和对应的背景图区序列中，属于同一视频帧的所有识别对象特征点和背景特征点在所属视频帧中的相对位置和所属视频帧的深度数据，获得每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征，包括：基于属于同一视频帧的所有识别对象特征点和背景特征点在所属视频帧中的相对位置和所属视频帧的深度数据，确定出属于同一视频帧的所有识别对象特征点和背景特征点之间的相对位姿数据；基于每个识别对象图区序列中包含的所有识别对象图区的顺序，对每个识别对象图区序列和对应的背景图区序列中所有属于同一视频帧的所有识别对象特征点和背景特征点之间的相对位姿数据进行排序，获得相对位姿数据序列作为对应识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征；其中，基于每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征，确定出每个识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，包括：基于所有属于同一视频帧的所有识别对象特征点和背景特征点之间的相对位姿数据，在对应局部矿山实体空间的三维空间模型中，确定出每个相对位姿数据对应的识别对象图区在三维空间模型中的空间位姿描述；对每个识别对象图区序列在所属视频段中的位移特征中的相对位姿数据序列中的所有相对位姿数据对应的识别对象图区，在三维空间模型中的空间位姿描述按时序进行动态位移描述，获得每个识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移；其中，步骤S202：基于所有识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，对同时序视频段组中的所有识别对象图区序列进行匹配，获得至少一个识别对象图区序列组，包括：基于所有识别对象图区序列对应的实体对象在矿山中的实际空间位移，在同时序视频段组中的所有识别对象图区序列中筛选出存在部分实际空间位移时空匹配的至少两个部分识别对象图区序列并汇总，当作识别对象图区序列组。

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