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申请/专利权人：艾伯资讯(深圳)有限公司

摘要：本发明公开了一种基于混合策略的暴力行为检测方法及系统、计算机可读存储介质，该方法包括以下步骤：获取已训练的第一深度神经网络模型和第二深度神经网络模型；提取监控视频在预测间隔时间内的全部视频帧并计算所述全部视频帧的平均光流；当所述平均光流大于或等于光流阈值时，利用所述已训练的第一深度神经网络模型进行暴力行为检测；当所述平均光流小于光流阈值时，利用所述已训练的第二深度神经网络模型进行暴力行为检测。本发明解决了传统技术中存在的泛化能力较弱的问题，实现了对更全面的暴力行为场景的覆盖，从而提高了暴力行为检测的准确性和泛化能力，达到了使其能够在真实环境中应用的效果。

主权项：1.一种基于混合策略的暴力行为检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取已训练的第一深度神经网络模型和第二深度神经网络模型；其中，所述第一深度神经网络模型用于识别运动激烈程度达到预设值的视频；所述第二深度神经网络模型用于识别仅包含人体特征的视频；提取监控视频在预测间隔时间内的全部视频帧并计算所述全部视频帧的平均光流；当所述平均光流大于或等于光流阈值时，利用所述已训练的第一深度神经网络模型进行暴力行为检测；当所述平均光流小于光流阈值时，利用所述已训练的第二深度神经网络模型进行暴力行为检测；所述获取已训练的第一深度神经网络模型的步骤具体包括：获取针对第一深度神经网络模型的视频帧数据集；使用一个五维数组存储所述视频帧数据集中的每个像素在每个通道上的通道值，得到训练用五维数组；其中，所述训练用五维数组的维度分别表示视频编号、视频帧编号、像素水平坐标、像素垂直坐标、通道编号；将存储在所述训练用五维数组上的通道值映射为0到1之间的浮点数；分别计算所述训练用五维数组在每个通道上的通道值的平均值和标准差；在所述训练用五维数组中分别对每个通道上的通道值进行标准差标准化，得到训练用标准化五维数组，将其作为标准化视频帧数据集；对所述标准化视频帧数据集进行相邻视频帧间的差值处理，得到差值视频帧数据集；分别使用从所述差值视频帧数据集中划分出的训练集、验证集和测试集对所述第一深度神经网络模型进行训练、验证和测试，得到已训练的第一深度神经网络模型。

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