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申请/专利权人：中国船舶集团有限公司第七〇九研究所
摘要：本申请属于图像处理技术领域，具体公开了一种异常行为识别方法及装置，其中方法包括：获取初始图像序列，初始图像序列中的图像为包含目标的最小矩形图像；将初始图像序列输入至目标剪影深度学习模型，生成目标的初始剪影序列；目标剪影深度学习模型是基于样本图像及预先确定的二值化剪影标注信息训练后获取的；截取非规律的部分初始剪影序列作为初始行为剪影序列；基于初始行为剪影序列和预训练好的异常行为深度学习模型，获取异常行为分类结果；异常行为深度学习模型用于确定输入的剪影序列的异常行为分类结果。本申请实现了对持续时间较短且发生突然的异常行为的识别，且避免了直接将初始剪影序列作为输入导致的过多的冗余背景信息。
主权项：1.一种异常行为识别方法，其特征在于，包括：获取初始图像序列，所述初始图像序列中的图像为包含目标的最小矩形图像；将所述初始图像序列输入至目标剪影深度学习模型，生成所述目标的初始剪影序列；其中，所述目标剪影深度学习模型是基于样本图像及预先确定的二值化剪影标注信息训练后获取的；截取非规律的部分所述初始剪影序列作为初始行为剪影序列；基于所述初始行为剪影序列和预训练好的异常行为深度学习模型，获取异常行为分类结果；其中，所述异常行为深度学习模型用于确定输入的剪影序列的异常行为分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国船舶集团有限公司第七〇九研究所 异常行为识别方法及装置
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