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申请/专利权人：公安部第三研究所

摘要：本发明涉及一种基于视觉和加速度信息实现监所暴力行为检测的方法，包括对训练用的加速度数据集进行预处理；对预处理的加速度数据进行数据增强；通过训练加速度特征提取1D‑CNN网络；通过softmax函数获得1D‑CNN网络暴力行为的后验概率；获取RGB图和稠密光流差异图；对预处理的RGB图和稠密光流差异图进行数据增强；训练RGB图特征提取2D‑CNN网络；训练稠密光流差异图特征提取2D‑CNN网络；通过判别相关分析算法将异构网络进行特征融合。采用了本发明的基于视觉和加速度信息实现监所暴力行为检测的方法，可更加全面地获取在押人员的不同来源传感器信息，实现了多源信息综合判断监所暴力行为，实现了对监所暴力行为的自动预警功能，从而提高了监管场所的安全性。

主权项：1.一种基于视觉和加速度信息实现监所暴力行为检测的方法，其特征在于，所述的方法包括以下步骤：1对训练用的加速度数据集进行预处理；2对预处理的加速度数据进行数据增强；3通过训练加速度特征提取1D-CNN网络；4通过softmax函数获得1D-CNN网络暴力行为的后验概率；5对训练用的视频数据集进行预处理，获取RGB图和稠密光流差异图；6对预处理的RGB图和稠密光流差异图进行数据增强；7训练RGB图特征提取2D-CNN网络；8训练稠密光流差异图特征提取2D-CNN网络；9通过判别相关分析算法将异构网络进行特征融合，判定是否存在暴力行为；所述的步骤1具体包括以下步骤：1.1对传感器原始数据进行数据匹配；1.2通过线性插值补全缺失数据；1.3进行采样，实现数据匹配；1.4通过移动窗口均值平滑进行数据平滑；所述的步骤5具体包括以下步骤：5.1对RGB视频数据计算光流图，并分析视频中物体运动的光流量，选择视频中光流移动次数最少的视频帧作为提取到的关键帧RGB图，作为行为的空间信息图；5.2通过对该段视频类的水平光流、垂直光流和水平光流和垂直光流平方和的平方根进行堆栈叠加成运动光流图，即为稠密光流差异图，作为行为的时间信息图；所述的步骤7和步骤8中的2D-CNN通过预训练的2D-CNN网络进行微调，并在全局平均池化层增加两层FC层和Softmax函数层。

全文数据：

权利要求：

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