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申请/专利权人：中国铁道科学研究院集团有限公司;中国国家铁路集团有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司电子计算技术研究所;北京经纬信息技术有限公司

摘要：本发明涉及目标检测技术领域，提供一种电扶梯行人异常行为识别方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：将电扶梯行人图像输入人体关键点检测模型的输入层中得到第一特征图；利用骨干网络层的C2f层对第一特征图进行第一卷积操作得到第二特征图；利用骨干网络层的ASPP对至少两个采样率的第二特征图进行第二卷积操作和池化操作得到第三特征图；利用骨干网络层的注意力模块根据预设基数和预设的迭代次数对第三特征图进行重构得到第四特征图；利用颈部层得到各第一卷积层输出的目标特征图；利用预测层基于目标特征图预测得到人体关键点对应的目标位置信息；基于目标位置信息确定行人是否存在异常行为。本发明提高了人体关键点检测的准确度。

主权项：1.一种电扶梯行人异常行为识别方法，其特征在于，包括：将电扶梯行人图像输入人体关键点检测模型的输入层中，得到第一特征图；所述人体关键点检测模型包括所述输入层、骨干网络层、颈部层和预测层；利用所述骨干网络层的全连接卷积层对所述第一特征图进行第一卷积操作，得到不同采样率的第二特征图；利用所述骨干网络层的空洞空间卷积池化金字塔层对所述不同采样率的第二特征图进行第二卷积操作和池化操作，得到第三特征图；利用所述骨干网络层的注意力模块，根据预设基数和预设的迭代次数对所述第三特征图进行重构，得到重构的第四特征图；利用所述颈部层，将所述重构的第四特征图进行上采样，与所述全连接卷积层包括的至少一个第一卷积层对应输出的第二特征图进行全连接，得到各所述第一卷积层对应的上采样特征图，并且与各所述第一卷积层对应的下采样特征图进行全连接，得到各所述第一卷积层对应输出的目标特征图；利用所述预测层，基于各所述第一卷积层对应输出的目标特征图进行人体关键点的检测，得到所述电扶梯行人图像的人体关键点对应的目标位置信息；基于所述电扶梯行人图像的人体关键点对应的目标位置信息，确定所述电扶梯行人图像中的行人是否存在异常行为。

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