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申请/专利权人：山东大学

摘要：本申请公开了一种老年人行为安全监控系统，包括：管理模块、监控模块、中控模块、显示模块、报警模块和终端模块；监控模块用于对老年人的行为进行监控，并将监控信息传输至中控模块；中控模块用于对监控信息进行分析，得到分析结果；当分析结果为有危险时，将现场视频画面通过显示模块进行投屏显示；当分析结果为有危险时，报警模块进行报警；当分析结果为有危险时，终端模块用于远程接收预警。本申请可以主动对视频信息进行智能分析，在危险行为发生之前自动识别，并完成预警；同时可以进行7×24全天候视频自动智能分析，无需值班人员监视监视器，只在发生预警情况下通过声音报警及语音提示值班人员完成预警处理。

主权项：1.一种老年人行为安全监控系统，其特征在于，包括：管理模块、监控模块、中控模块、显示模块、报警模块和终端模块；所述监控模块用于对老年人的行为进行监控，并将监控信息传输至所述中控模块；所述中控模块用于对所述监控信息进行分析，得到分析结果；所述中控模块包括：存储单元、流媒体单元、行为分析单元和人脸识别单元；所述存储单元用于存储用户信息；所述流媒体单元用于对接收到的所述监控信息进行转码和储存；所述流媒体单元的工作流程包括：将所述监控模块传输来的所述监控信息进行转码和记录，并且将所述监控信息传入到所述行为分析单元；所述行为分析单元用于对所述所述监控信息进行分析，得到所述分析结果；所述行为分析单元的工作流程包括：在接收到所述流媒体单元传输来的所述监控信息之后，采用图神经网络骨骼识别技术和骨骼勾勒技术对所述监控信息进行识别和判断，得到所述分析结果；具体的，通过实时分析视频流，在视频流中首先利用活体检测算法来判断视频中目标是否为活人，若为活人，先通过改良后的图神经网络提取特征，并提取人体全局特征点的特征序列，再通过自注意力模块聚合邻接节点信息，具体过程如下所示：特征提取与模型结构首先通过图卷积神经网络捕获局部结构并学习连接特征；通过提出一个两阶段的图卷积神经网络模型，以更好地学习语义信息；特征提取模型分为编码器和解码器，编码器的功能是在给定的人体3D关节位置随时间变化的情况下估计人体骨架边的状态，表示为：通过将人体的动作特征和结构特征进行融合，然后同时学习融合信息，使得模型的全局提取能力进一步加强；动作特征和结构特征分别定义为： 其中，Xt表示第t帧的3D关节位置，以此得到了第t帧的3D动作关节位置信息和3D结构信息在动作定义中使用作为图卷积核，其中表示动作信息的可学习权重，在结构定义中使用和捕获边缘权重和特征重要性；其中l表示多项式阶数，L表示自定义参数，当L＝1时，模型会退化为通用的空间图卷积操作，表示第p个分图的图转移矩阵，与通用的图卷积定义相同；最后通过加权得到输出的特征如下：Xout＝LRXstruc+λXact其中，λ表示一个超参数，它权衡了结构特征和动作特征的重要性，然后通过使用LeakyReLU激活函数不仅可以避免神经元失活的现象产生，同时也可以加快模型的收敛速度；然后由经过图卷积神经网络提取后的特征图信息进行展平后，分别乘以权重矩阵Wi得到特征序列Q，K，V，其中Qi，Ki，Vi代表第i个人体特征点的特征序列，该自注意力模块可以自适应地关注与其最相关的图像特征；通过解码器将关键点和输入图像之间的关系进行映射，解码器中有N个相同的层，每层由自注意力、交叉注意力和前馈神经网络组成；特征序列Qi，Ki，Vi依次通过这些模块并生成新的特征序列作为下一层的输入；自注意力和前馈神经网络FFN的类型分别是多头自注意力模块和多层感知机；在修正后的多尺度多头注意力FMSDA中，每个特征序列通过给定参考点周围的采样偏移量来学习采样信息；然后通过注意机制对采样的特征进行汇总以更新特征序列；具体而言，修正后的多头注意力函数写成： 其中，Zq表示第q个特征向量，其可以通过将之前得到的Q，K，V三个特征向量拼接而成：Zq＝ConcatQq，Kq，Vq通过串联多个注意机制来模拟输入和输出之间的不同关系，这样使得每个注意力机制都可以专注于输入的不同方面，从而使输入的特征得以融合，增强了网络的泛化能力；而和分别表示第q个参考点偏移量和来自GCN的第c个特征映射；headi表示第i个注意力头；C、M、S分别表示解码器中使用的特征图通道数、注意力头的个数和每个通道的特征图上的采样点个数Ai,c,q,s和Δpi,c,q,s分别表示第i个头、第c个通道、第q个特征序列和第s个采样点的注意力权重和采样偏移量；将特征向量Zq送入多层感知机得到注意力权重Ai,c,q,s，表示通过双线性插值在特征图xc上采样位于偏移量值为的特征向量；所述人脸识别单元用于识别所述监控信息中的人员是否为需要进行安全监控的用户；当所述分析结果为有危险时，将现场视频画面通过显示模块进行投屏显示；当所述分析结果为有危险时，所述报警模块进行报警；当所述分析结果为有危险时，所述终端模块用于远程接收预警。

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权利要求：

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