[发明专利]基于多模块卷积神经网络的异常行为识别方法及装置在审
| 申请号： | 202111285451.0 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN114241348A | 公开（公告）日： | 2022-03-25 |
| 发明（设计）人： | 焦泽昱;王楠;黄凯;雷欢;胡战虎;钟震宇 | 申请（专利权）人： | 广东省科学院智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06V20/40 | 分类号： | G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V40/20;G06V10/764;G06V10/80 |
| 代理公司： | 广东广盈专利商标事务所(普通合伙) 44339 | 代理人： | 李俊 |
| 地址： | 510070 广东省*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模块卷积神经网络的异常行为识别方法与装置，其方法包括：采集并获得多分类的异常行为视频；将所述多分类的异常行为视频进行数据增强；对所述多分类的异常行为视频与数据增强后的多分类的异常行为视频进行归纳整理，建立对应的异常行为数据集；提取输入视频帧并进行角度自适应处理，得到校正后的视频帧；将所述校正后的视频帧进行多阶段的时空特征提取及时空特征融合，获得特征融合后的时空特征；将所述特征融合后的时空特征送收敛的3D卷积神经网络模型中进行异常行为的分类，获得异常行为分类结果；生成异常行为报告。本发明实施例可以对实际场景下的异常行为进行监测，保证识别的准确性与实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模块 卷积 神经网络 异常 行为 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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