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龍圖騰網(wǎng)恭喜四川省機(jī)場集團(tuán)有限公司成都天府國際機(jī)場分公司申請的專利一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別及異常識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119580167B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-18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：202510128171.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V20/40；該發(fā)明授權(quán)一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別及異常識別方法是由岳恒;吳國延;任繼輝;趙林;黃遠(yuǎn)濤;李子健;饒鈴娜;武鵬宏;陳皓瑞設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別及異常識別方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別及異常識別方法，屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別方法包括：定義保障業(yè)務(wù)類型、業(yè)務(wù)階段、實(shí)體集合及每個(gè)實(shí)體的時(shí)序行為模式；獲取每類保障業(yè)務(wù)對應(yīng)的視頻幀序列并數(shù)據(jù)標(biāo)注；生成視頻幀序列中每張圖像的初始圖結(jié)構(gòu)，并經(jīng)GCN網(wǎng)絡(luò)提取其中各節(jié)點(diǎn)的圖卷積特征；對初始圖結(jié)構(gòu)拓展得到拓展圖結(jié)構(gòu)，構(gòu)成時(shí)序圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)訓(xùn)練ST?GCN網(wǎng)絡(luò)得到類型識別模型，并用于機(jī)坪的監(jiān)控視頻中的保障業(yè)務(wù)類型及業(yè)務(wù)階段識別。一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)異常識別方法用于對保障業(yè)務(wù)進(jìn)行異常事件識別。本發(fā)明基于拓展圖結(jié)構(gòu)和ST?GCN網(wǎng)絡(luò)，能提升識別的準(zhǔn)確性、實(shí)時(shí)性，也能提升異常行為識別的效率。

本發(fā)明授權(quán)一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別及異常識別方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種機(jī)坪航班保障業(yè)務(wù)識別方法，其特征在于：包括以下步驟；S1，定義C個(gè)類型保障業(yè)務(wù)，每類保障業(yè)務(wù)由數(shù)個(gè)實(shí)體配合完成一套動作，將保障業(yè)務(wù)分為開始、進(jìn)行中、結(jié)束三個(gè)業(yè)務(wù)階段；若第c類保障業(yè)務(wù)GBc對應(yīng)n個(gè)實(shí)體，將實(shí)體編號并構(gòu)建GBc的實(shí)體集合，vi為第i個(gè)實(shí)體；分解vi每個(gè)動作，生成時(shí)序行為模式，為第k-1個(gè)動作到第k個(gè)的平均時(shí)長；S2，對每類保障業(yè)務(wù)，獲取數(shù)個(gè)對應(yīng)的視頻幀序列，其中一視頻幀序列，Xt為X中第t個(gè)時(shí)間步的圖像，N為時(shí)間步總數(shù)，1≤t≤N；S3，對視頻幀序列進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)注，Xt的標(biāo)注方法為；若X對應(yīng)GBc，則按ECc對Xt進(jìn)行實(shí)體標(biāo)注和業(yè)務(wù)階段標(biāo)注，所述實(shí)體標(biāo)注包括實(shí)體類型和位置，所述業(yè)務(wù)階段標(biāo)注包括保障業(yè)務(wù)類型和業(yè)務(wù)階段；S4，將實(shí)體集合ECc中實(shí)體作為節(jié)點(diǎn)，生成X1~XN的初始圖結(jié)構(gòu)~，經(jīng)GCN網(wǎng)絡(luò)提取初始圖結(jié)構(gòu)中各節(jié)點(diǎn)的圖卷積特征，對Xt的初始圖結(jié)構(gòu)，V為節(jié)點(diǎn)集合且V=ECc，V中節(jié)點(diǎn)vi的初始特征向量xi=[Typei,Ci,Ai,Pi]，Typei、Ci、Ai、Pi分別為vi的類型、幾何中心、面積和多邊形邊界，vi的圖卷積特征為，E為邊的集合E={eij}，eij為V中節(jié)點(diǎn)vi、vj的邊；S5，對~進(jìn)行拓展，得到對應(yīng)的拓展圖結(jié)構(gòu)G1~GN，構(gòu)成時(shí)序圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)，其中將拓展為Gt包括步驟S51~S52；S51，預(yù)設(shè)交互閾值和時(shí)間窗口長度T，若vj為vi的鄰居節(jié)點(diǎn)，統(tǒng)計(jì)X中以Xt為起點(diǎn)的時(shí)間窗口內(nèi)圖像中Dij小于交互閾值的數(shù)量Nij，并根據(jù)下式計(jì)算eij的權(quán)重； ，式中，Dij為同一圖像中vi和vj的空間距離，為Xt中vi、vj的空間距離，α為空間距離權(quán)重，γ為交互權(quán)重；S52，生成的拓展特征向量，用替換中vi的初始特征向量xi，得到Xt的拓展圖結(jié)構(gòu)Gt，根據(jù)下式得到； ，式中，為節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)集合，為vj的圖卷積特征；S6，用時(shí)序圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)訓(xùn)練ST-GCN網(wǎng)絡(luò)至收斂，得到類型識別模型，訓(xùn)練時(shí)，中Gt的期望輸出為，所述、分別為Xt真實(shí)的保障業(yè)務(wù)類型和業(yè)務(wù)階段；S7，用類型識別模型對機(jī)坪的監(jiān)控視頻中圖像進(jìn)行保障業(yè)務(wù)類型及業(yè)務(wù)階段識別。

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