[发明专利]一种基于深度神经网络的无人机航拍视频分析方法在审

专利信息
申请号: 201711480429.5 申请日: 2017-12-29
公开(公告)号: CN108256447A 公开(公告)日: 2018-07-06
发明(设计)人: 郝禄国;龙鑫;曾文彬;石晓波;吴楚权;杨琳;葛海玉 申请(专利权)人: 广州海昇计算机科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00;G06K9/62
代理公司: 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 代理人: 胡辉
地址: 510663 广东省广州市高新技术产业开*** 国省代码: 广东;44
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摘要: 发明公开了一种基于深度神经网络的无人机航拍视频分析方法,步骤为:将采集到的无人机航拍视频上传至视频平台;建立无人机航拍人群分析库,建立训练集和测试集;训练并测试模型直至测试正确率大于期望值;保存并应用训练后的模型,对无人机航拍视频平台上实时采集到的视频进行分析处理;保存并统计分析处理结果。本发明方法结合无人机航拍人群分析库和深度学习神经网络模型,能够自动实时对无人机航拍视频进行人群行为识别和分析,从而能够在相应情况下作出预警,降低人群相关事故发生的概率,其分析方法相对于以往的人工分析方法,分析更准确,效率更高。本发明作为一种基于深度神经网络的无人机航拍视频分析方法可广泛应用于数据处理领域。
搜索关键词: 航拍 神经网络 视频分析 人群分析 视频平台 视频 数据处理领域 学习神经网络 测试模型 分析处理 人工分析 实时采集 事故发生 视频上传 行为识别 应用训练 统计分析 测试集 训练集 正确率 保存 分析 人群 采集 预警 测试 概率 应用
【主权项】:
1.一种基于深度神经网络的无人机航拍视频分析方法,其特征在于,包括有以下步骤:S1、将采集到的无人机航拍视频上传至视频平台;S2、建立无人机航拍人群分析库,将无人机航拍人群分析库的数据分为训练集和测试集;S3、采用测试集数据训练深度学习神经网络模型;S4、采用训练后的深度学习神经网络模型对测试集进行分析处理,若测试正确率大于期望值,则执行步骤S5,否则执行步骤S3;S5、保存训练后的深度学习神经网络模型,并应用训练后的深度学习神经网络模型对无人机航拍视频平台上实时采集到的视频进行分析处理;S6、保存上述步骤S5中的分析处理结果,并对分析处理结果进行统计。
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