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申请/专利权人：珠海格力电器股份有限公司;珠海联云科技有限公司
摘要：本发明公开了一种安全监控方法、装置、存储介质、电子设备以及空调，通过获取图像数据，将图像数据输入预先训练好的第一卷积神经网络模型，利用第一卷积神经网络模型提取图像数据中的体型特征并判断体型特征与安全人员体型特征库中的数据是否匹配。当第一卷积神经网络模型输出的识别结果为不匹配时，将不匹配的图像数据输入预先训练好的第二卷积神经网络模型，利用第二卷积神经网络模型对不匹配的图像数据进行行为特征提取以及行为分类，得到行为分类结果，其中，行为分类结果可以包括犯罪和正常。该方法可以提高监控识别能力，实现对非安全人员进行识别，并加强对非安全人员的行为监控以及智能化行为分类，从而极大的提高了安全监控的效率。
主权项：1.一种安全监控方法，其特征在于，包括：获取图像数据；所述获取图像数据，包括：获取第一时间段内的多帧图像数据；将所述图像数据输入预先训练好的第一卷积神经网络模型；基于所述第一卷积神经网络模型提取所述图像数据中的体型特征并判断所述体型特征与安全人员体型特征库中的数据是否匹配，所述体型特征包括人员的体型轮廓或者身高特征；当所述第一卷积神经网络模型输出的识别结果为不匹配时，将不匹配的所述图像数据输入预先训练好的包含Softmax激活函数的第二卷积神经网络模型；利用所述包含Softmax激活函数的第二卷积神经网络模型，对不匹配的所述图像数据进行行为特征提取以及获取所述行为特征的行为类别和类别概率；基于所述行为特征的行为类别和类别概率，得到所述行为特征的行为分类结果，所述行为分类结果包括犯罪和正常；基于所述行为特征的行为类别和类别概率，得到所述行为特征的行为分类结果，包括：计算所述第一时间段内所述行为特征属于犯罪行为类别的平均类别概率；判断所述行为特征属于犯罪行为类别的平均类别概率是否大于第一阈值；当所述行为特征属于犯罪行为类别的平均类别概率大于所述第一阈值时，确定所述第一时间段内的行为分类结果为犯罪。
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