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龍圖騰網(wǎng)獲悉江南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種郵局場(chǎng)景人物交互行為識(shí)別方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115359406B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211060863.9，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種郵局場(chǎng)景人物交互行為識(shí)別方法及系統(tǒng)是由吳靜靜;王蓯蓉;肖天行設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-31向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種郵局場(chǎng)景人物交互行為識(shí)別方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種郵局場(chǎng)景人物交互行為識(shí)別方法及系統(tǒng)，屬于視頻分析技術(shù)領(lǐng)域。所述方法利用背景減除法判斷開箱區(qū)域內(nèi)有異常行為觸發(fā)后，進(jìn)行視頻流的采集；將采集到的視頻流圖像輸入到預(yù)訓(xùn)練好的UNet網(wǎng)絡(luò)模型中，提取前景中的箱體和人手；結(jié)合深度和可見光信息，構(gòu)建箱體和人手的特征描述子，確定人物交互關(guān)系；最后，利用預(yù)訓(xùn)練好的SVM分類器產(chǎn)生判斷結(jié)果，實(shí)現(xiàn)郵局場(chǎng)景下人物交互行為的精確識(shí)別；本發(fā)明對(duì)復(fù)雜背景干擾有較強(qiáng)的抑制作用，對(duì)于開箱驗(yàn)視行為的識(shí)別準(zhǔn)確率較高，具有很好的魯棒性，能夠滿足快遞站對(duì)于工作人員的監(jiān)督要求，對(duì)提高智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的自動(dòng)化、現(xiàn)代化水平起到了一定幫助作用。

本發(fā)明授權(quán)一種郵局場(chǎng)景人物交互行為識(shí)別方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種郵局場(chǎng)景人物交互行為識(shí)別方法，其特征在于，所述方法包括： 步驟一：采用背景減除法判斷檢測(cè)區(qū)域內(nèi)是否有行為發(fā)生，若有檢測(cè)區(qū)域內(nèi)有行為發(fā)生，則相機(jī)采集行為視頻流，所述視頻流包括：彩色圖像序列和深度圖像序列； 步驟二：基于UNet網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行前景分割，將所述彩色圖像序列輸入到預(yù)訓(xùn)練好的UNet網(wǎng)絡(luò)模型中，輸出帶有標(biāo)簽的分割結(jié)果，從而獲得箱體和人手的二值圖； 步驟三：對(duì)深度圖像和彩色圖像進(jìn)行配準(zhǔn)； 步驟四：利用所述步驟二中得到的箱體二值圖，對(duì)配準(zhǔn)后深度圖像中的前景箱體進(jìn)行特征提取，獲得箱體深度特征； 步驟五：基于所述步驟二中得到的人手二值圖像提取人手運(yùn)動(dòng)軌跡，獲得人手運(yùn)動(dòng)特征； 步驟六：基于所述箱體深度特征和人手運(yùn)動(dòng)特征，構(gòu)建包含深度和時(shí)空信息的特征描述子； 步驟七：利用預(yù)訓(xùn)練好的SVM分類器對(duì)所述特征描述子進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)人物交互行為的識(shí)別與檢測(cè)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人江南大學(xué)，其通訊地址為：214122 江蘇省無錫市濱湖區(qū)蠡湖大道1800號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。