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申请/专利权人：上海申通地铁集团有限公司
摘要：本发明提供了一种基于视频行为分析的地铁逃票行为检测方法，该方法包括：人体检测，乘客信息及行为采集，获取并收集逃票人员数据，乘客信息及行为处理和处理逃票人员数据。其中乘客信息采集包括人脸识别，基于深度学习算法对乘客的人脸进行抓取并识别。乘客行为采集包括逃票行为检测，获取包含乘客行为的视频流，基于视频行为分析技术进行逃票行为检测，分析视频流中的连续帧序列，判断是否存在逃票行为。本发明完善地铁监控系统，维护国家财产，保证人们有序乘坐地铁，减少或杜绝地铁逃票事件。
主权项：1.一种基于视频行为分析的地铁逃票行为检测方法，其特征在于，包括：人体检测，持续获取闸机附近的图像，基于深度学习算法对人体进行检测，检测是否有乘客进入闸机图像行人检测范围；乘客信息及行为采集，其中乘客信息采集包括人脸识别，基于深度学习算法对乘客的人脸进行抓取并识别，乘客行为采集包括逃票行为检测，获取包含乘客行为的视频流，基于视频行为分析技术进行逃票行为检测，分析视频流中的连续帧序列，判断是否存在逃票行为，所述逃票行为包括：下钻逃票行为和跳跃逃票行为；获取并收集逃票人员数据，基于乘客信息及行为采集结果，获取逃票人员数据，建立并维护逃票人员数据库；乘客信息及行为处理，其中乘客信息处理包括，基于采集到的乘客信息判断乘客是否是逃票人员数据库中的人员，如果乘客是逃票人员数据库中的人员则发出人员提示信号，乘客行为处理包括，若检测到乘客有逃票行为，则发出行为提示信号；处理逃票人员数据，根据人员提示信号和行为提示信号，处理逃票人员数据，并持续更新逃票人员数据库，所述处理逃票人员数据包括添加和删除逃票人员数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海申通地铁集团有限公司 基于视频行为分析的地铁逃票行为检测方法及系统
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