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龙图腾网恭喜安徽塔联智能科技有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的视频安全监控系统及方法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：CN119723470B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16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：202510226956.1，技术领域涉及：G06V20/52；该发明授权一种基于深度学习的视频安全监控系统及方法是由潘燕飞;刘光光;陈科设计研发完成，并于2025-02-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的视频安全监控系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的视频安全监控系统及方法，涉及视频监控技术领域，其技术方案要点包括标记模块，将视频监控区域内部能够监控移动目标对象的所有监控设备标记为执行监控设备，对移动目标对象行为的视频画面进行分析判断移动目标对象是否存在安全异常状况；如果移动目标对象存在安全异常状况，则将出现移动目标对象存在安全异常状况的时间标记为第一时间；将第一时间的监控移动目标对象行为视频画面划分为监控异常区域、监控安全区域一和监控安全区域二；效果是能够在移动目标对象出现安全异常状态时快速分析出对移动目标对象造成安全异常状态的安全风险因素。

本发明授权一种基于深度学习的视频安全监控系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的视频安全监控系统，其特征在于，包括：标记模块，将视频监控区域内部能够监控移动目标对象的所有监控设备标记为执行监控设备；监控判断模块，获取各个执行监控设备在相应监控方向监控移动目标对象行为的视频画面，对移动目标对象行为的视频画面进行分析判断移动目标对象是否存在安全异常状况；划分模块，如果移动目标对象存在安全异常状况，则将出现移动目标对象存在安全异常状况的时间标记为第一时间；将第一时间的监控移动目标对象行为视频画面划分为监控异常区域、监控安全区域一和监控安全区域二；提取模块，在监控异常区域内部提取能够对移动目标对象造成安全异常状态的安全影响危险因素一，在监控安全区域一内部提取能够对移动目标对象造成安全异常状态的安全影响危险因素二，在监控安全区域二内部提取能够对移动目标对象造成安全异常状态的安全影响危险因素三；获取监控异常区域内部直接对移动目标对象相作用的因素并标记为第一影响因素；获取监控异常区域内部辐射影响作用移动目标对象的因素并标记为第一潜在影响因素，获取监控异常区域内部的第一间接影响信息和第一直接影响信息；判断第一间接影响信息或第一直接影响信息对第一潜在影响因素的第一改变程度，通过第一改变程度确定第一潜在影响因素是否对移动目标对象有直接作用，如果第一改变程度确定第一潜在影响因素对移动目标对象有直接作用则将第一潜在影响因素标记为第二影响因素；其中，所述第一影响因素和所述第二影响因素组合形成安全影响危险因素一；获取监控安全区域一内部直接对监控异常区域内部移动目标对象相作用的因素并标记为第三影响因素；获取监控安全区域一内部辐射影响作用监控异常区域的因素并标记为第二潜在影响因素，获取监控安全区域一内部的第二间接影响信息和第二直接影响信息；判断第二间接影响信息和第二直接影响信息对第二潜在影响因素的第二改变程度，通过第二改变程度确定第二潜在影响因素是否对移动目标对象有直接作用，如果第二改变程度确定第二潜在影响因素对移动目标对象有直接作用则将第二潜在影响因素标记为第四影响因素；其中，所述第三影响因素和所述第四影响因素组合形成安全影响危险因素二；获取监控安全区域二内部直接对监控异常区域内部移动目标对象相作用的因素并标记为第五影响因素；获取监控安全区域二内部辐射影响作用监控异常区域的因素并标记为第三潜在影响因素，获取监控安全区域二内部的第三间接影响信息和第三直接影响信息；判断第三间接影响信息和第三直接影响信息对第三潜在影响因素的第三改变程度，通过第三改变程度确定第三潜在影响因素是否对移动目标对象有直接作用，如果第三改变程度确定第三潜在影响因素对移动目标对象有直接作用则将第三潜在影响因素标记为第六影响因素；其中，所述第五影响因素和所述第六影响因素组合形成安全影响危险因素三；监控锁定模块，根据安全影响危险因素一、安全影响危险因素二和安全影响危险因素三的形态变化确定视频监控区域内部对移动目标对象造成安全异常状态的安全风险因素。

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