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一种基于深度学习的追逐行为实时识别的方法与系统 

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申请/专利权人:天翼云科技有限公司

摘要:本发明实施例涉及计算机视觉技术领域,具体公开了一种基于深度学习的追逐行为实时识别的方法与系统。本发明实施例通过采集监控视角的视频图像,进行行人检测训练,并检测矩形框对角坐标点,得到坐标结果;根据坐标结果,对人体区域进行裁剪,并进行奔跑状态识别与深度学习,得到奔跑姿势分类识别模型;从视频图像中,截取多个行人区域图,输入到奔跑姿势分类识别模型中进行识别,得到多个奔跑识别结果;分析并判断是否具有追逐行为;在具有追逐行为时,进行告警处理。可以学习和提取追逐行为的特征,替换计算复杂的骨架点识别,同时采用了帧序之间的逻辑约束,能够在保证识别精度的同时提高处理速度,实现实时识别。

主权项:1.一种基于深度学习的追逐行为实时识别的方法,其特征在于,包括:S1,采集监控视角的视频图像,进行行人检测训练,并检测矩形框对角坐标点,得到坐标结果;S2,根据所述坐标结果,对人体区域进行裁剪,并进行奔跑状态识别与深度学习,得到奔跑姿势分类识别模型;S3,从所述视频图像中,截取多个行人区域图,输入到所述奔跑姿势分类识别模型中进行识别,得到多个奔跑识别结果;S4,分析并判断是否具有追逐行为;S5,在具有追逐行为时,进行告警处理。

全文数据:

权利要求:

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