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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明提供了一种基于姿态追踪的行人异常行为识别方法及装置，具有这样的特征，行人异常行为识别模型包括：特征提取模块，用于对每个预处理图像，从该预处理图像中提取三个层级的特征；特征融合模块，用于将三个层级的特征进行融合，得到三个融合特征；行人姿态追踪模块，用于根据三个融合特征得到行人姿态估计数据；异常姿态分类模块，用于根据所有连续帧对应的行人姿态估计数据中各个行人的姿态估计图，得到对应的行人的行人异常行为识别结果。总之，本方法具有较好的泛化性和行人异常行为识别精确度。
主权项：1.一种基于姿态追踪的行人异常行为识别方法，用于根据监控视频流的多个连续帧得到行人异常行为识别结果，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，对各个所述连续帧进行预处理，得到对应的预处理图像；步骤S2，将所有所述预处理图像输入行人异常行为识别模型，得到所述行人异常行为识别结果，其中，所述行人异常行为识别模型包括：特征提取模块，用于对每个所述预处理图像，从该预处理图像中提取三个层级的特征；特征融合模块，用于将三个层级的所述特征进行融合，得到三个融合特征；行人姿态追踪模块，用于根据所述三个融合特征得到行人姿态估计数据；异常姿态分类模块，用于根据所有所述连续帧对应的所述行人姿态估计数据中各个行人的姿态估计图，得到对应的行人的所述行人异常行为识别结果，所述行人异常行为识别结果为正常行为或异常行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于姿态追踪的行人异常行为识别方法及装置
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