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恭喜中国人民公安大学张雅丽获国家专利权

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龙图腾网恭喜中国人民公安大学申请的专利一种基于YOLOV4改进算法的人群异常行为检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN114648054B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202111654925.4,技术领域涉及:G06V40/20;该发明授权一种基于YOLOV4改进算法的人群异常行为检测方法是由张雅丽设计研发完成,并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

一种基于YOLOV4改进算法的人群异常行为检测方法在说明书摘要公布了:本发明提供了一种基于YOLOV4改进算法的人群异常行为检测方法,包括如下步骤:S1:在Darknet53的基础上,在主干网络区域增加两层卷积模块,以加深网络长度为深层网络传递更多的位置信息;S2:使用指数移动平均值即EMA,来更新网络参数;S3:对模型每个epoch训练得到的参数进行指数平均加权计算;S4:采用Mixup函数替代YOLOV4算法中使用的Moscia数据增强函数;S5:将特征提取网络中高层特征进行上采样再将这些特征进行结合,再次使用FPN+PAN的结构对这些特征进行特征融合,以在特征融合时传递更多的位置信息和语义信息。本发明将改进版的YOLOV4算法应用到人群异常行为检测系统,实现对持刀、纵火、纵烟等视频图像特征的识别和预警。

本发明授权一种基于YOLOV4改进算法的人群异常行为检测方法在权利要求书中公布了:1.一种基于YOLOV4改进算法的人群异常行为检测方法,其特征在于,包括如下步骤:S1:在Darknet53的基础上,在主干网络区域增加两层卷积模块,以加深网络长度为深层网络传递更多的位置信息;S2:使用指数移动平均值即EMA,来更新网络参数;S3:对模型每个epoch训练得到的参数进行指数平均加权计算;S4:采用Mixup函数替代YOLOV4算法中使用的Moscia数据增强函数;S5:将特征提取网络中高层特征进行上采样再将这些特征进行结合,再次使用FPN+PAN的结构对这些特征进行特征融合,以在特征融合时传递更多的位置信息和语义信息。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人中国人民公安大学,其通讯地址为:100045 北京市西城区木樨地南里1号中国人民公安大学木樨地校区;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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