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申请/专利权人：杭州华亭科技有限公司

摘要：本申请公开了一种基于人工智能的监狱犯人行为分析与预警系统及方法。所述系统包括：采集模块、行为预测模块、分类模块和预警模块；其中，所述采集模块用于拍摄监狱犯人，以得到包含所述犯人的影像数据；所述行为预测模块用于提取所述影像数据中犯人的关键骨骼点，以基于所述关键骨骼点预测犯人在目标时间点的动作；所述分类模块用于对预测的动作进行分类，以将分类的结果传递至预警模块；以及所述预警模块用于判断分类的结果是否达到目标阈值，以向目标守卫发送预警信号。通过本申请方案能够提高对行为的预测能力，增大系统的鲁棒性。

主权项：1.一种基于人工智能的监狱犯人行为分析与预警系统，其特征在于，包括：采集模块、行为预测模块、分类模块和预警模块；其中，所述采集模块用于拍摄监狱犯人，以得到包含所述犯人的影像数据；所述行为预测模块用于提取所述影像数据中犯人的关键骨骼点，以基于所述关键骨骼点预测犯人在目标时间点的动作；所述分类模块用于对预测的动作进行分类，以将分类的结果传递至预警模块；以及所述预警模块用于判断分类的结果是否达到目标阈值，以向目标守卫发送预警信号；其中提取所述影像数据中犯人的关键骨骼点包括：提取所述影像数据在多种不同分辨率下的注意力图，以获取下采样特征；对所述下采样特征进行上采样处理，所述处理的结果用于与所述下采样特征进行场近似融合，以得到残差融合特征；其中所述融合的方法包括： ，其中，表示残差融合特征，表示所述处理的结果，表示所述下采样特征，j和i表示不同的坐标索引，表示正则化参数，表示高斯核的带宽参数，Z表示归一化因子；以及基于所述残差融合特征生成所述影像数据的热力图，以提取关键骨骼点；其中包括：将所述残差融合特征的矩阵的数值映射到目标范围区间，以得到所述热力图；利用指示函数将所述热力图中激活值大于目标阈值的数值替换，以用于闭包计算；以及提取所述闭包计算结果中的一个或多个矩形框的中心点，以作为所述关键骨骼点；其中基于所述关键骨骼点预测犯人在目标时间点的动作包括：将所述关键骨骼点转换到频谱空间，以生成采样噪声；对所述采样噪声进行迭代降噪，以生成在目标时间点的频谱特征；以及利用反向变换将所述频谱特征转换回骨骼点图像所在空间，以获取预测的动作。

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