[发明专利]一种基于时空图卷积神经网络的异常行为识别方法在审
申请号: | 202310729373.1 | 申请日: | 2023-06-20 |
公开(公告)号: | CN116959099A | 公开(公告)日: | 2023-10-27 |
发明(设计)人: | 崔晓飞;石磊;刘岁成;于海波;李宁 | 申请(专利权)人: | 河北华网计算机技术有限公司 |
主分类号: | G06V40/20 | 分类号: | G06V40/20;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/042;G06N3/088 |
代理公司: | 北京德崇智捷知识产权代理有限公司 11467 | 代理人: | 王丽萍 |
地址: | 050000 河北省石家*** | 国省代码: | 河北;13 |
权利要求书: | 暂无信息 | 说明书: | 暂无信息 |
摘要: | 本申请涉及异常行为的识别领域,尤其是涉及一种基于时空图卷积神经网络的异常行为识别方法,包括以下步骤:获取目标对象的视频数据;标签标注视频数据的异常行为,得到数据集;构建异常行为识别模型,基于数据集在时空卷积神经网络上进行训练,得到异常行为识别模型;输入待检视频源,选取与待检视频源匹配的异常行为识别模型,并输入待检视频源的告警类型;异常行为识别模型对待检视频源进行检测,并在待检视频源发生异常行为时推送相应的告警信息。本申请通过利用视频数据训练异常行为识别模型,然后让异常行为识别模型检测待检视频源中是否存在异常行为,若存在异常行为则发送告警信息,便于工作人员获知,减少异常行为所带来的危险。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 时空 图卷 神经网络 异常 行为 识别 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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