[发明专利]基于EANN深度学习模型的暴力异常行为检测方法有效
| 申请号： | 201911266994.0 | 申请日： | 2019-12-11 |
| 公开（公告）号： | CN111062297B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 王传旭;杜彤彤;闫春娟 | 申请（专利权）人： | 青岛科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛汇智海纳知识产权代理有限公司 37335 | 代理人： | 刘晓 |
| 地址： | 266000 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于EANN深度学习模型的暴力异常行为检测方法，包括(1)获得待检测视频，基于帧差法对视频中连续两帧进行差分，得到差分图像作为EANN模型的输入；(2)基于卷积神经网络Efficentnet提取图像空间特征；(3)基于ConvLSTM对步骤(2)中提取的空间特征进行连续时间上的编码，获得视频的局部时空特征；(4)针对步骤(3)所获得的时空特征，利用注意力机制对剧烈运动部分进行加强；(5)基于全连接层对步骤(4)的输出进行分类，得到该视频暴力异常行为的概率，进而实现对暴力异常行为的检测。本发明所提出的方法在保持精度损失很小的情况下，大幅度降低了参数量，提升网络运行速度；与传统方法相比，精度提升幅度明显，鲁棒性强，具有较高的实际应用及推广价值。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 eann 深度 学习 模型 暴力 异常 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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