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申请/专利权人：苏州朗捷通智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于YOLOv4模型的人体异常行为检测方法，包括：包括以下步骤：S1、获取监控场景的视频数据；S2、将人体行为数据集作为基于深度学习的网络模型的输入，通过训练深度神经网络来完成人体目标提取及行为状态分类，构建人体异常行为与状态的联系，得到人体异常行为的YOLOv4模型；S3、利用训练得到的YOLOv4模型对监控视频逐帧进行目标检测，得到人体异常行为检测结果；S4、采用DS‑YOLO人体异常行为检测算法进行补充检测；S5、实现对监控场合的人体异常行为检测。本发明相较于现有技术，解决现有安防监控系统中视觉算法对视频数据的人体异常行为检测效率低下、漏检的问题。
主权项：1.一种基于YOLOv4模型的人体异常行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取监控场景的视频数据，将监控场景画面划分不同网格区域，对人体异常行为进行定义并创建人体行为数据集；S2、将人体行为数据集作为基于深度学习的网络模型的输入，通过训练深度神经网络来完成人体目标提取及行为状态分类，构建人体异常行为与状态的联系，得到人体异常行为的YOLOv4模型；S3、利用训练得到的YOLOv4模型对监控视频逐帧进行目标检测，得到人体异常行为检测结果；S4、采用DS-YOLO人体异常行为检测算法进行补充检测，与YOLOv4计算得到的人体异常行为检测结果融合为关联矩阵；S5、实现对监控场合的人体异常行为检测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州朗捷通智能科技有限公司 一种基于YOLOv4模型的人体异常行为检测方法
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