[发明专利]一种基于改进的长短期记忆网络的车辆异常行为识别方法有效
| 申请号： | 202010060420.4 | 申请日： | 2020-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN111310583B | 公开（公告）日： | 2023-02-10 |
| 发明（设计）人： | 杨瑶;石宇;周祥东;邓平聆;罗建江;罗代建;程俊 | 申请（专利权）人： | 中国科学院重庆绿色智能技术研究院;中国科学院大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/54;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400714 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于改进的长短期记忆网络的车辆异常行为识别方法，属于智能监控技术领域。该方法包括：S1：对采集的交通场景视频数据进行预处理，并以此进行模型训练，获取车辆检测模型；S2：利用车辆检测模型对视频数据进行车辆检测，确定每个目标车辆的信息，实时获取目标车辆的运动轨迹；S3：对获取的目标车辆运动轨迹进行预处理，并进行人工标注；S4：构建基于改进的LSTM网络的异常行为识别模型，对得到的目标车辆运动轨迹进行分类，识别出多种异常行为。本发明解决交通管理者需人工处理大量视频源的问题，针对交通道路监控环境中的多种车辆异常行为，能够准确高效地自动识别和报警，减少人力成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 改进 短期 记忆 网络 车辆 异常 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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