[发明专利]一种区域视频人体动作行为实时识别方法在审
| 申请号： | 201910513640.5 | 申请日： | 2019-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN110348312A | 公开（公告）日： | 2019-10-18 |
| 发明（设计）人： | 涂志刚;杨初喜 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 薛玲 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明提出了一种区域视频人体动作行为实时识别方法。使用opencv技术读取实时rtsp视频流，获取多帧视频图像，对每帧图像标出检测物体目标的真实边界框及类别作为标签，构建训练数据；将训练数据集输入到多目标检测网络进行训练，以目标损失最小为优化目标，通过使用自适应矩估计优化方法得到优化后超参数,通过以上训练过程就完成了训练后的多目标检测网络模型；将测试视频图像输入训练后的多目标检测网络模型获得检测结果，根据检测结果返回异常信息，由此异常信息触发警报。本发明优点在于，可以准确快速识别并掌握监控设备区域视频内的情况信息(人员入侵、进入、离岗、超时谈话和人员密度)，有效实现事前预警、事中处理、事后及时取证的功能。 | ||
| 搜索关键词： | 多目标检测 区域视频 检测结果 人体动作 实时识别 网络模型 异常信息 读取 训练数据集 测试视频 多帧视频 监控设备 快速识别 情况信息 人员入侵 事前预警 图像输入 物体目标 训练过程 训练数据 优化目标 有效实现 真实边界 矩估计 视频流 帧图像 自适应 触发 超时 构建 优化 警报 标签 取证 图像 返回 检测 网络 | ||
【主权项】：
1.一种区域视频人体动作行为实时识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：使用opencv技术读取实时rtsp视频流，获取多帧视频图像，对每帧图像标出检测物体的目标的真实边界框及类别作为标签，以构建训练数据；步骤2：将训练数据集输入到多目标检测网络模型中进行训练，以目标损失最小为优化目标，通过使用自适应矩估计优化方法得到优化后超参数,通过以上训练过程就完成了训练后的多目标检测网络模型；步骤3：将测试视频图像输入训练后的多目标检测网络模型获得检测结果，根据检测结果返回异常信息，由此异常信息触发警报。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于武汉大学，未经武汉大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910513640.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
