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申请/专利权人：行为科技(北京)有限公司
摘要：本发明涉及信息处理领域，公开了一种基于SENet与时空图卷积的加油服务流程监控的方法，包括深度学习对视频数据进行分级识别，其中SENet模型的输入是RGB图像，模型提取到人物的纹理、颜色等特征，并基于时空图卷积的模型输入是行人的关键点对，学习到人物的动作的空间特征和时间维度的特征，优化配置轻量级网络Se‑Resnet18，提升了算法的推理速度，达到了实时的监测效果，提升识别的精度和速度。
主权项：1.一种SENet与时空图卷积加油服务流程监控的方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1.获取加油现场的视频数据；步骤2.监测并跟踪所述视频监控数据中的行人；步骤3.对行人进行截取并送入SENet中进行动作识别；步骤4.对行人进行人体关键点检测；步骤5.如果行人被跟踪的时间超过指定时间，则将行人的关键点对送入ST-GCN模型中进行动作识别；步骤6.将SENet和ST-GCN模型预测的结果按照一定比例进行联合判断，其中ST-GCN设置为70%的比例，SENet设置为30%的比例，将两者的输出结果按照比例进行融合后，输出行为动作判断的结果；步骤7.对员工的加油服务流程进行判断和打分，并对加油人员做人脸识别，将获取的与加油服务相关信息发送到平台中进行后续操作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 行为科技(北京)有限公司 一种基于SENet与时空图卷积的服务流程监控的方法
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