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申请/专利权人：东北大学
摘要：本发明提供一种监控视频中暴力行为检测系统及方法，属于深度学习领域；获取室内外场所中监控摄像头所拍摄的视频数据，该视频数据以视频流的形式推送到运行算法的服务器；将部分视频图像数据至少标注有是否包含暴力行为以及暴力行为发生的区域范围；将带有是否包含暴力行为标签的视频图像数据输入到P3D网络中，将模型训练得到暴力行为分类模型；将带有暴力区域发生范围标签的视频图像数据输入到CenterNet目标检测网络中，将模型训练到到暴力行为目标检测模型；将从监控摄像头实时获取的视频图像数据输入到暴力行为分类模型、暴力行为目标检测模型，得到暴力行为检测结果；将所述暴力行为检测结果发送至运行的用户终端。
主权项：1.一种监控视频中暴力行为检测系统，其特征在于，具体包括数据抽取模块、数据标注模块、图像增强模块、模型训练模块、暴力行为检测模块以及监控日志模块；所述数据抽取模块从监控摄像头推送的视频流数据抽取图像帧，输出到数据标注模块；数据标注模块对图像帧标注是否包含暴力行为以及暴力行为发生的区域，并输出到图像增强模块；图像增强模块依据标注后的帧图像的质量对其进行锐化、直方图均衡化、分辨率调整处理，并输出到模型训练模块；模型训练模块对其进行训练，训练结束得到暴力行为检测模块；暴力行为检测模块对新输入的未经标注的图像增强图片进行检测，最后将输出结果存入监控日志模块；所述暴力行为检测模块包含暴力行为分类模型、暴力行为目标检测模型；未经标注图片先输入到图像增强模块进行处理，然后送入到暴力行为检测模块；在暴力行为检测模块中，图片先经过暴力行为分类模型输出分类结果，根据分类结果，把包含暴力行为的图片抽取出来，输入到暴力行为目标检测模型中，输出暴力行为发生的位置；将标注是否包含暴力行为并进行图像增强的视频数据图像输入到3d卷积神经网络中，将模型训练得到暴力行为分类模型；将标注暴力区域发生范围并进行图像增强的视频数据图像输入到CenterNet目标检测网络中，将模型训练到暴力行为目标检测模型；所述3d卷积神经网络使用P3D的卷积结构，将3d卷积被分解为2d空间卷积和1d时间卷积。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种监控视频中暴力行为检测系统及方法
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