[发明专利]一种无人机监控场景下的人体行为识别方法、系统及装置在审
| 申请号： | 201711488387.X | 申请日： | 2017-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN108182416A | 公开（公告）日： | 2018-06-19 |
| 发明（设计）人： | 郝禄国;张晓龙;李伟儒;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;H04N5/272;H04N7/18 |
| 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： | 本发明公开了一种无人机监控场景下的人体行为识别方法、系统及装置，方法包括：通过无人机监控摄像头对所需的监控地点进行视频拍摄并预处理，得到样本视频；基于样本视频，对样本视频中人体行为进行分类，并创建卷积神经网络模型和训练测试集样本库，进而通过训练测试集样本库对卷积神经网络模型进行训练；将实际监控视频进行处理后输入至训练后的卷积神经网络模型中，得到实际监控视频中的人体行为的分类类型。本发明通过训练后的卷积神经网络模型能够实时自动对现实无人机平台监控场景下人体的各类行为进行识别，网络泛化能力较好，有效提升识别效果。本发明可广泛应用于行为识别领域中。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 无人机监控 样本 人体行为识别 系统及装置 监控视频 人体行为 训练测试 视频 样本库 场景 预处理 摄像头 分类类型 监控地点 平台监控 视频拍摄 行为识别 分类 创建 应用 网络 | ||
【主权项】：
1.一种无人机监控场景下的人体行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：通过无人机监控摄像头对所需的监控地点进行视频拍摄并预处理，得到样本视频；基于样本视频，对样本视频中人体行为进行分类，并创建卷积神经网络模型和训练测试集样本库，进而通过训练测试集样本库对卷积神经网络模型进行训练；将实际监控视频进行处理后输入至训练后的卷积神经网络模型中，得到实际监控视频中的人体行为的分类类型。
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