[发明专利]一种深度学习的暴力检测系统在审
| 申请号： | 201810960914.0 | 申请日： | 2018-08-22 |
| 公开（公告）号： | CN109145822A | 公开（公告）日： | 2019-01-04 |
| 发明（设计）人： | 覃群英 | 申请（专利权）人： | 佛山铮荣科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 528000 广东省佛山*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供了一种深度学习的暴力检测系统，包括图像输入模块、图像全局特性模块、深度网络模型模块、3D网络模型模块、D3D网络模型模块、图像输出模块，所述图像输入模块用于输入所检测的图像，所述图像全局特性模块用于提取出图像的全局特征，所述深度网络模型模块用于将所提取的图像全局特征融合在深度网络模型中，所述3D网络模型模块基于深度网络模型模块确定暴力检测结果，所述D3D网络模型模块用于优化3D网络模型模块暴力检测结果，所述图像输出模块用于输出优化的暴力检测结果。本发明的有益效果为：提供了一种深度学习的暴力检测系统，有效的提高了暴力检测的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 网络模型 检测结果 检测系统 图像全局 图像输出模块 图像输入模块 特性模块 图像 模块确定 全局特征 输出优化 特征融合 检测 准确率 学习 优化 | ||
【主权项】：
1.一种深度学习的暴力检测系统，其特征在于，包括图像输入模块、图像全局特性模块、深度网络模型模块、3D网络模型模块、D3D网络模型模块、图像输出模块，所述图像输入模块用于输入所检测的图像，所述图像全局特性模块用于提取出图像的全局特征，所述深度网络模型模块用于将所提取的图像全局特征融合在深度网络模型中，所述3D网络模型模块基于深度网络模型模块确定暴力检测结果，所述D3D网络模型模块用于优化3D网络模型模块暴力检测结果，所述图像输出模块用于输出优化的暴力检测结果。
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