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龙图腾网获悉郑州综合交通运输研究院有限公司申请的专利基于AI的集装箱作业行为识别与分析方法及系统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：CN121148018B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511439725.5，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权基于AI的集装箱作业行为识别与分析方法及系统是由王芳;段倩倩;郑欢欢;王鹏;郭天昭;赵春筝;索东;申银龙;原传杰;唐详;张博;宋金苑设计研发完成，并于2025-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于AI的集装箱作业行为识别与分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及计算机视觉与人工智能技术领域，公开了一种基于AI的集装箱作业行为识别与分析方法及系统，方法包括：获取目标对象的初始行为序列，生成动作片段；基于生成的行为变化速率，通过阈值判断生成显著特征向量，获得特征图，基于头部转动识别和时间衰减模式检测生成加权特征组合，经多层分类模型细化为微观动作类别，并与参考行为库进行相似性匹配，判断生成行为优化反馈序列；结合风险概率判断行为识别框架对特定场景的适应性，若不适应则重新生成调整后的行为变化速率并进行迭代更新，输出最终的渐进识别结果。本申请实现了对集装箱作业全过程的动态识别和反馈优化，提升了集装箱作业的安全性与效率。

本发明授权基于AI的集装箱作业行为识别与分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于AI的集装箱作业行为识别与分析方法，其特征在于，包括：S1：获取集装箱作业场景中目标对象的初始行为序列，基于初始行为序列，获得目标对象的动作片段；S2：基于动作片段，生成目标对象的行为变化速率，判断行为变化速率是否超过预设速率阈值，若超过，则生成显著特征向量，并基于显著特征向量，确定对应的宏观流程阶段；S3：基于显著特征向量，生成特征图，判断特征图中是否存在时间衰减模式，若存在，则通过特征加权技术调整显著特征向量的特征权重，获得加权特征组合；S4：通过加权特征组合对目标对象所处的宏观流程阶段进行细化，获得微观动作类别，基于微观动作类别与预先建立的参考行为库进行匹配，生成匹配度，判断匹配度是否达到预设相似阈值，若达到，则输出渐进识别结果，并生成行为优化反馈序列；S5：基于行为优化反馈序列，通过优化算法生成优化后的行为识别框架，并判断行为识别框架是否适应集装箱作业场景中的特定场景；S6：若不适应，则生成调整后的行为变化速率，并重新判断调整后的行为变化速率是否大于预设速率阈值，直至输出最终的渐进识别结果； 判断行为变化速率是否超过预设速率阈值，若超过，则生成显著特征向量，包括：将每个时间窗口的行为变化速率与预设速率阈值进行比较，若行为变化速率超过预设速率阈值，则定义时间窗口为高动态窗口；基于高动态窗口获取显著特征向量，显著特征向量包括步态节奏特征和工具交互特征，采用步态节奏分割技术基于动作周期性分析获得步态特征，采用工具交互检测技术识别目标对象与工具的交互动作，获得工具交互特征； 生成优化后的行为识别框架，并判断行为识别框架是否适应集装箱作业场景中的特定场景包括：基于行为优化反馈序列，采用序列迭代更新技术对作业流程模型进行优化，生成优化的行为识别框架，基于行为识别框架获得新的宏观流程阶段；优化的行为识别框架通过风险概率评估技术判断是否适应特定场景，风险概率评估技术基于场景特征和动作类别的概率分布，获得风险值；若风险值低于预设风险阈值，则判定优化的行为识别框架适应特定场景，特定场景包括低光照、复杂物理环境下的动作检测；行为优化反馈序列包含动作类别标签、置信度变化轨迹、关节角度修正量以及时序连续性指标； 生成调整后的行为变化速率，并重新判断调整后的行为变化速率是否大于预设速率阈值，直至输出最终的渐进识别结果包括：基于新的宏观流程阶段，获取新的初始行为序列，基于新的初始行为序列，生成调整后的行为变化速率；若调整后的行为变化速率大于预设速率阈值，则基于高动态窗口数据，通过历史数据对比技术获得显著特征向量；采用预测趋势生成技术将显著特征向量映射到宏观流程阶段，输出最终渐进识别结果。

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