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[发明专利]校园异常行为识别方法及系统-CN202310211453.8在审
发明人：张新华;李琳璐;曾奕秋 -专利权人：浙江蓝鸽科技有限公司
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本申请涉及智能视频监控技术领域，公开了一种校园异常行为识别方法及系统，该方法包括：对视频流进行帧采样以获取待处理图像；基于人员与危险物定位网络以及人体姿态估计网络，获取所述待处理图像中的人体骨骼点信息对应的人体骨架特征图；判定所述人体骨架特征图是否满足预先设置的异常行为识别方法决策条件，如果是，则基于预先构建的校园特征先验规则库，判别所述人体骨架特征图中每一位人员相应的行为；否则，基于预先设计的深度学习异常行为识别算法，判别所述人体骨架特征图中每一位人员相应的行为。本申请既可以显著提高校园异常行为的识别速度，又可以提高识别精度。
校园异常行为识别方法系统

[发明专利]基于RFID的人体行为检测方法、装置、介质及设备-CN202310510942.3在审
发明人：杨律青;沈顺文;杨牧蓝;丘以书;曾文华;王备战;张志宏;王美红;于博 -专利权人：厦门大学
申请日： 2023-05-08 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06F18/10 文献下载
摘要：本申请的实施例提供了一种基于RFID的人体行为检测方法、装置、介质及设备。接收由所述天线传输的预定时间长度内的信号特征信息，所述信号特征信息包括所述天线在所述预定时间长度对应时间段内所接收到信号的信号接收强度以及信号相位；对所述信号特征信息进行预处理，得到待识别数据集；将所述待识别数据集输入至预先训练完成的人体行为识别模型，以使所述人体行为识别模型输出对应的人体行为识别结果，所述人体行为识别模型基于概率稀疏化自注意力机制训练得到。本申请实施例的技术方案可以降低设备部署的难度，减少模型的计算复杂度并保证人体行为识别的准确度。
基于 rfid 人体行为检测方法装置介质设备

[发明专利]一种基于三维UWB定位的人体行为识别方法-CN201910758205.9有效
发明人：殷光强;刘永红;郭贤生;殷雪朦 -专利权人：成都电科慧安科技有限公司
申请日： 2019-08-16 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于三维UWB定位的人体行为识别方法，属于人体行为检测技术领域。一种基于三维UWB定位的人体行为识别方法包括以下步骤：数据准备、模型训练、测试目标数据采集、测试目标数据预处理和人体行为识别五个步骤。一种基于三维UWB定位的人体行为识别系统，包括PC机、控制模块、发射模块、采样模块和接收模块，所述PC机与控制模块相连，所述控制模块分别与发射模块和采样模块相连，所述采样模块分别与接收模块和发射模块相连本发明具有更人性化、识别更准确和可识别连续行为。
一种基于三维 uwb 定位人体行为识别方法

[发明专利]一种基于视频监控的人员异常行为检测方法及装置-CN202210962497.X有效
发明人：董新利;李勇;张翰;揭慧;董向民;樊广瑞;柳波;张琴;李玮昊 -专利权人：北京市燃气集团有限责任公司
申请日： 2022-08-11 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供一种基于视频监控的人员异常行为检测方法及装置。所述方法包括：实时获取由摄像机拍摄的监控区域的视频图像；基于所述视频图像进行人体检测与跟踪，得到实时变化的人体检测框；基于所述人体检测框的几何尺寸特征和运动状态特征，进行异常行为检测；若存在异常行为，则进行报警本发明通过基于视频图像进行人体检测与跟踪，并根据异常行为时人体检测框的几何尺寸特征和运动状态特征相对人员正常行为时的差别，能够对人员的异常行为进行检测并及时报警，有利于保障视频监控区域的安全。
一种基于视频监控人员异常行为检测方法装置

[发明专利]基于课堂场景的学生行为识别方法及系统-CN202010317276.8有效
发明人：张新华;李琳璐;司俊;陈诚 -专利权人：浙江蓝鸽科技有限公司
申请日： 2020-04-21 - 公布日： 2021-11-30 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及教学领域，公开了一种基于课堂场景的学生行为识别方法及系统。该方法包括：从摄像机获取课堂视频，该摄像机用于拍摄学生正面听课视角的视频；对于该课堂视频，每间隔预设帧数提取一帧图像进行人脸识别和人体行为识别；对于识别的每帧图像，根据人脸识别结果构建人脸框并确定对应的身份标识，根据人体行为识别结果构建人体框并确定对应的行为标识，以及为每个该人脸框匹配出唯一的该人体框，得到该身份标识和该行为标识的匹配结果。本申请的实施方式可以准确地得到课堂上每个学生的身份标识与人体行为标识的匹配结果，实现监控课堂上每个学生的实时行为的效果。
基于课堂场景学生行为识别方法系统

[发明专利]一种基于多尺度时空图卷积神经网络的人体行为识别方法-CN202111020275.8有效
发明人：吕汪洋;周应华 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-09-01 - 公布日： 2023-09-15 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多尺度时空图卷积神经网络的人体行为识别方法，属于神经网络技术领域。该方法包括提取待识别的人体骨骼序列创建数据集并进行预处理；创建包含多尺度图卷积模块、多时长特征融合模块的深度神经网络模型，使模型更好的提取人体骨骼的空间特征和骨骼序列的时序特征；训练和测试所述深度神经网络，得到人体行为识别神经网络模型；利用训练好的模型对待识别的视频图像进行分类，输出分类结果。本发明提供的人体行为识别方法，能够使神经网络模型更好的提取骨骼序列的时空特征，实现人体行为的自动识别，提高人体行为识别准确率。
一种基于尺度时空图卷神经网络人体行为识别方法

[发明专利]基于图像识别的行为检测方法、系统、计算机设备及介质-CN202110382539.8在审
发明人：潘雪;宋佳兴;吴凡;赵童 -专利权人：上海云从企业发展有限公司
申请日： 2021-04-09 - 公布日： 2021-07-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图像识别的行为检测方法、系统、计算机设备及介质，通过对待检测图像进行人体检测，获取人体框；改变人体框的框形区域面积，并根据改变后的人体框从待检测图像中截取出对应的人体图像；将人体图像输入至行为识别模型中进行行为识别，确定待检测图像是否存在目标行为；若人体图像的尺寸小于预设尺寸，则认定待检测图像不存在目标行为。本发明可以部署在任何具有监控摄像头的场所，不需要额外的安防人员，可以实时返回监测摄像头拍摄的图像，自动检测持刀棍行为并及时预警。本发明无需来往人员配合，不会造成拥堵，不给不法分子可趁之机。
基于图像识别行为检测方法系统计算机设备介质

[发明专利]一种人工智能行为分析使用方法-CN202210596318.5在审
发明人：李光友;王青松;高波;夏杰;江贤俊 -专利权人：安徽光谷智能科技股份有限公司
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种人工智能行为分析使用方法，实时采集的体温数据和图像与语音数据并储存；进行特征识别，利用特征提取算法获取人体的所有体温特征、肢体特征和语音特征；构建模型；将特征模型输入卷积神经网络，产生卷积神经网络对数据进行挖掘和分析，以获得人体行为分析结果并存储，生成可视化报告并存储；对可视化报告进行数据解读以获得数据解读结果并存储，根据解读结果进行体温、肢体行为和语音的诊断和预警。本发明通过采集人体图像数据、人体体温数据和语音数据，结合人工智能卷积神经网络对人体行为特征、体温特征和语音特征进行识别，并获取最佳图像做为对人体行为进行判定和识别，根据解读结果进行体温、人体行为和语音的诊断和预警
一种人工智能行为分析使用方法

[发明专利]一种目标行为检测方法、系统、计算机设备及机器可读介质-CN202110398940.0在审
发明人：赵童;张兴潮;吴凡 -专利权人：上海云从企业发展有限公司
申请日： 2021-04-14 - 公布日： 2021-07-06 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种目标行为检测方法、系统、计算机设备及机器可读介质，通过从待检测图像中获取人体框，并基于人体框从待检测图像中截取出对应的人体框区域图像；将人体框区域图像输入至分类模型中进行行为检测，确定待检测图像中的目标对象是否存在目标行为本发明可以将图像识别的判断位置精确到人脸和人手，解决了目标尺度与人体尺度差别大的问题，同时分类模型能准确地判断出目标行为的特征信息，大幅提升了目标行为的检测精度。
一种目标行为检测方法系统计算机设备机器可读介质

[发明专利]基于单帧图像的高效率目标行为识别方法及系统-CN202310688408.1在审
发明人：侯建业;李凡平;石柱国 -专利权人：以萨技术股份有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：本公开涉及行为识别技术领域，提出了一种基于单帧图像的高效率目标行为识别方法及系统，通过对单张图片进行动作行为识别，只考虑空间的特征提取，不必考虑时空的特征提取，极大地提高识别效率。融合了姿态估计关键点区域和人体的特征，即考虑了人体特征与人体动作特征的关系，能够更好的判断人体的动作；融合了人体和背景物体的特征，更好的判断人和物体之间的交互动作，能够有效并快速的判断出人的行为动作，从而能够提高行为识别的准确性
基于图像高效率目标行为识别方法系统

[发明专利]基于拉普拉斯正则组稀疏的人体行为识别方法-CN201310517792.5有效
发明人：张向荣;焦李成;贾航华;杨浩;杨淑媛;李阳阳;马文萍;马晶晶 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2013-10-27 - 公布日： 2016-11-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于拉普拉斯正则组稀疏的人体行为识别方法，主要用于解决现有技术中对特征的编码方法中没有考虑视频内部结构信息且计算效率较低的问题。其实现步骤为：（1）输入人体行为视频序列；（2）提取初级特征；（3）构建初始字典和相似度矩阵；（4）编码初级特征；（5）分类；（6）输出检测结果。本发明在组稀疏编码的基础上，加入了人体行为视频序列内部的结构信息，增强了人体行为视频序列编码的判别性，提高了分类精度，使得对人体行为的识别更加准确。
基于拉普拉斯正则稀疏人体行为识别方法

[发明专利]基于课堂监控视频的教学情况智能监测方法、装置及设备-CN201911066365.3在审
发明人：袁静;王蒙;刘雪阳;袁国铭 -专利权人：防灾科技学院
申请日： 2019-11-04 - 公布日： 2020-02-25 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于课堂监控视频的教学情况智能监测方法、装置及设备，所述方法基于教室监控视频数据，构建训练数据集和学生行为数据集，并采用YOLOv3网络对数据集进行训练得到人体区域检测模型和人体行为识别模型，通过人体区域检测模型和人体行为识别模型对学生课堂行为进行识别，对识别结果进行标注，并统计各种学生行为人数及课堂上课人数总数。本发明能够获得可靠的人体特征和行为特征，可靠地检测到课堂中的学生人数，且能够可靠识别学生课堂行为，打破了教室监控视频处于机械的记录数据的状态，能够基于学生行为的识别结果进一步进行教学情况的判断，服务于教学管理
基于课堂监控视频教学情况智能监测方法装置设备

[发明专利]一种基于激光雷达和RFID的人体行为识别方法-CN202110190644.1有效
发明人：罗晨运;成姝燕;徐鹤;李鹏;王汝传;朱枫;程海涛;季一木 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2021-02-19 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06V40/20 文献下载
摘要：一种基于激光雷达和RFID的人体行为识别方法，包含静态和动态人体行为识别两种类型，在结构上主要分为三个部分：LiDAR、RFID阅读器和标签以及数据处理模块。LiDAR用于实时获取视场内的人体行为；RFID标签负责确定目标ID和辅助分类；数据处理模块用于模型训练和预测。本发明强调人体行为识别的隐私性、安全性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境中进行准确的行为识别。
一种基于激光雷达 rfid 人体行为识别方法

[发明专利]基于CNN-LSTM的人体跌倒检测实现方法及系统-CN202111465252.8在审
发明人：孙钦东;林凯;王开宇;丁明凯 -专利权人：四川数字经济产业发展研究院;西安交通大学
申请日： 2021-12-03 - 公布日： 2022-03-01 - 主分类号： G06V40/10 文献下载
摘要：本发明公开基于CNN‑LSTM的人体跌倒检测实现方法及系统，包括获取人体跌倒行为数据集，对所述人体跌倒行为数据集进行归一化处理；通过OpenPose模型对所述归一化处理后的数据集进行计算，获取人体关节点信息；通过将卷积神经网络对人体关节点信息进行空间特征提取，得到跌倒行为的特征向量；通过长短时记忆神经网络对所述特征向量进行分类识别，得到人体跌倒的检测结果。本发明能够对人体跌倒行为进行准确识别，具有很强的实用性。
基于 cnn lstm 人体跌倒检测实现方法系统

[发明专利]视频行为识别的方法、装置、系统和计算机设备-CN202010655318.9有效
发明人：袁雷;魏乃科;潘华东;殷俊 -专利权人：浙江大华技术股份有限公司
申请日： 2020-07-09 - 公布日： 2021-07-20 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种视频行为识别的方法、装置、系统和计算机设备，其中，该视频行为识别的方法包括：将鱼眼摄像机获取的视频流分解为帧图片，并对该帧图片进行人体检测；根据该人体检测的结果，获取人体区域在该帧图片中的位置信息；根据该人体区域获取人体关键点，并根据该人体关键点获取局部骨架；根据该局部骨架和该位置信息，通过第一神经网络获取该帧图片中人体行为的识别结果；通过本申请，解决了鱼眼视频图像中人体行为识别的准确性低的问题
视频行为识别方法装置系统计算机设备

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