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申请/专利权人：福建师范大学
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的暴力行为识别方法及系统,包括如下步骤：采集监控视频下的实时图像和音频数据；将采集到的实时数据进行预处理，获得预处理后的关键点距离数据和音频数据；将预处理后的关键点距离数据和音频数据传输至多源数据暴力行为检测模型，并对监控视频中出现的人物行为进行检测；根据检测结果对监控视频中是否存在暴力行为进行识别；若识别出暴力行为，则发布预警信息；相较于传统的监控摄像头，本发明能够智能识别出监控视频中存在的暴力行为，采用多源数据暴力行为综合检测能够进一步提高暴力行为识别准确率，并且可通过广播播报等方式及时对监控区内施暴者进行警示，一定程度上对暴力行为起到约束作用。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的暴力行为识别方法及系统，其特征在于，包括如下步骤：S101：采集监控视频下的实时图像和音频数据；S102：将采集到的实时数据进行预处理，获得预处理后的关键点距离数据和音频数据；S103：将预处理后的关键点距离数据和音频数据传输至多源数据暴力行为检测模型，并对监控视频中出现的人物行为进行检测；S104：根据检测结果对监控视频中是否存在暴力行为进行识别；S105：若识别出暴力行为，则发布预警信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福建师范大学 一种基于卷积神经网络的暴力行为识别方法及系统
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