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龍圖騰網(wǎng)獲悉東南大學(xué);武漢大學(xué)中南醫(yī)院申請的專利基于視頻流的手衛(wèi)生合格行為主體識(shí)別方法獲國家發(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)公告號為：CN120126209B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23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?zhí)?專利號為：202510121906.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V40/20；該發(fā)明授權(quán)基于視頻流的手衛(wèi)生合格行為主體識(shí)別方法是由錢華;王瑩;劉江波;鄭曉紅;馮畢龍;李錕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-24向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于視頻流的手衛(wèi)生合格行為主體識(shí)別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開一種手衛(wèi)生行為基于視頻流的手衛(wèi)生合格行為主體識(shí)別方法，包括：獲取步態(tài)、姿態(tài)和手部動(dòng)作特征圖像幀序列；通過目標(biāo)檢測模型和光流法進(jìn)行手部位置檢測和跟蹤；通過細(xì)粒度特征提取模型對各圖像幀中手部動(dòng)作進(jìn)行分類；并通過滑動(dòng)窗口法判斷動(dòng)作分類結(jié)果的有效性，輸出最終動(dòng)作分類序列；通過身份識(shí)別網(wǎng)絡(luò)融合步態(tài)、姿態(tài)和手部動(dòng)作特征進(jìn)行用戶身份識(shí)別，得到用戶身份信息；最后結(jié)合動(dòng)作分類序列以及相關(guān)時(shí)間統(tǒng)計(jì)對手衛(wèi)生過程綜合評分，并將評分與用戶身份信息關(guān)聯(lián)，篩選出評價(jià)結(jié)果為合格的手衛(wèi)生行為主體。本發(fā)明能實(shí)現(xiàn)高精度、實(shí)時(shí)性的手衛(wèi)生行為檢測以及用戶身份信息識(shí)別，為手衛(wèi)生評估與管理提供更綜合全面的方案。

本發(fā)明授權(quán)基于視頻流的手衛(wèi)生合格行為主體識(shí)別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于視頻流的手衛(wèi)生合格行為主體識(shí)別方法，其特征在于，包括以下步驟： 獲取能體現(xiàn)用戶步態(tài)信息、洗手姿態(tài)信息、手部動(dòng)作信息的視頻流，并形成步態(tài)特征圖像幀序列、姿態(tài)特征圖像幀序列、手部動(dòng)作特征圖像幀序列； 將手部動(dòng)作特征圖像幀序列輸入預(yù)先構(gòu)建的目標(biāo)檢測模型逐幀檢測手部位置，得到用于表征圖像幀中手部位置信息的檢測框； 基于檢測框，結(jié)合光流法實(shí)時(shí)跟蹤手部位置變化，并通過追蹤框表征手部位置檢測步驟中漏檢幀中的手部位置； 基于檢測框和追蹤框，提取圖像幀中的手部ROI，形成手部圖像，按時(shí)序排列所述手部圖像，得到手部圖像幀序列； 將手部圖像幀序列輸入細(xì)粒度特征提取模型進(jìn)行細(xì)粒度特征提取，得到圖像幀中手部動(dòng)作的動(dòng)作分類結(jié)果及動(dòng)作分類置信度，按時(shí)序排列動(dòng)作分類結(jié)果，得到動(dòng)作分類結(jié)果序列； 通過滑動(dòng)窗口法判斷所述動(dòng)作分類結(jié)果序列中動(dòng)作的有效性，得到時(shí)間序列分析結(jié)果，按時(shí)序排列所述時(shí)間序列分析結(jié)果，輸出最終動(dòng)作分類序列； 手衛(wèi)生過程結(jié)束后，統(tǒng)計(jì)手衛(wèi)生過程總持續(xù)時(shí)間以及各個(gè)手部動(dòng)作持續(xù)時(shí)間； 將所述步態(tài)特征圖像幀序列、姿態(tài)特征圖像幀序列以及手部圖像幀序列輸入身份識(shí)別網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行用戶身份識(shí)別，得到用戶身份信息；身份識(shí)別網(wǎng)絡(luò)為基于步態(tài)、姿態(tài)和手部動(dòng)作特征構(gòu)建的多維度特征融合網(wǎng)絡(luò)； 身份識(shí)別網(wǎng)絡(luò)包括：特征提取模塊，被構(gòu)造為具有步態(tài)特征提取分支、姿態(tài)特征提取分支和手部動(dòng)作特征提取分支；特征融合編碼模塊，被構(gòu)造為將特征提取模塊輸出的第一步態(tài)特征圖、第二步態(tài)特征圖、姿態(tài)特征圖和手部動(dòng)作特征圖進(jìn)行融合，采用水平金字塔映射優(yōu)化特征表達(dá)，將融合特征映射到低維空間，形成個(gè)體特征編碼；編碼比對模塊，被構(gòu)造為將個(gè)體特征編碼與預(yù)先構(gòu)建的特征編碼模板庫中的模板特征編碼進(jìn)行比對，根據(jù)比對結(jié)果進(jìn)行用戶身份識(shí)別； 結(jié)合最終動(dòng)作分類序列、手衛(wèi)生行為總持續(xù)時(shí)間、各個(gè)手部動(dòng)作持續(xù)時(shí)間對用戶手衛(wèi)生行為進(jìn)行評價(jià)，并將評價(jià)結(jié)果與用戶身份信息關(guān)聯(lián)，篩選出評價(jià)結(jié)果為合格的手衛(wèi)生行為主體。

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