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龙图腾网获悉深圳先进技术研究院申请的专利基于超分辨率重建的危险行为识别方法、系统及相关设备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：CN115619638B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202211181324.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于超分辨率重建的危险行为识别方法、系统及相关设备是由杨之乐;吴承科;刘祥飞;郭媛君;王尧;冯伟设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超分辨率重建的危险行为识别方法、系统及相关设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超分辨率重建的危险行为识别方法、系统及相关设备，方法包括：获取连续多帧待识别图像；根据已训练的超分辨重建模型对上述连续多帧待识别图像进行超分辨率重建以获取连续多帧超分辨率图像，其中，上述超分辨率图像的分辨率高于上述待识别图像；根据上述超分辨率图像，通过已训练的行为识别模型进行危险行为识别，获取上述待识别图像对应的目标行为类别，其中，上述目标行为类别包括多种预设行为类别中的一种或多种，上述多种预设行为类别包括无危险、护具异常和攀爬。与现有技术中相比，本发明方案有利于提高危险行为识别的准确性。

本发明授权基于超分辨率重建的危险行为识别方法、系统及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于超分辨率重建的危险行为识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取连续多帧待识别图像； 根据已训练的超分辨重建模型对所述连续多帧待识别图像进行超分辨率重建以获取连续多帧超分辨率图像，其中，所述超分辨率图像的分辨率高于所述待识别图像； 将所述连续多帧超分辨率图像输入已训练的行为识别模型；在所述已训练的行为识别模型中，为各帧超分辨率图像的各个图像子区域设置区域权重值，其中，所述连续多帧超分辨率图像中的各帧超分辨率图像所对应的同一个图像子区域的区域权重值相同，所述图像子区域的区域权重值根据该图像子区域在各帧超分辨率图像中像素值的变化量确定，像素值的变化量大的图像子区域所对应的区域权重值大于像素值的变化量小的图像子区域所对应的区域权重值；在所述已训练的行为识别模型中，根据所述区域权重值对所述连续多帧超分辨率图像进行特征识别获得特征向量，并对所述特征向量进行危险行为分类以获取目标行为类别，其中，所述目标行为类别包括多种预设行为类别中的一种或多种，所述多种预设行为类别包括无危险、护具异常和攀爬；所述已训练的行为识别模型是预先训练好的用于对连续的图像帧进行特征提取并识别所述图像帧中的行为类别的模型，所述行为识别模型为门控循环神经网络模型； 将所述目标行为类别中的每一种行为与预设的危险行为等级表进行匹配并获取对应的所有匹配危险等级，将危险等级最高的匹配危险等级作为所述目标行为类别对应的目标危险等级；根据所述目标危险等级进行危险告警。

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