[发明专利]一种基于深度学习的电梯内异常行为检测系统有效

专利信息
申请号: 201810833881.3 申请日: 2018-07-26
公开(公告)号: CN109165558B 公开(公告)日: 2022-03-25
发明(设计)人: 刘勇;张江宁 申请(专利权)人: 浙江大学
主分类号: G06V20/40 分类号: G06V20/40;G06V20/52;G06V10/774;G06V10/764;G06K9/62
代理公司: 浙江杭州金通专利事务所有限公司 33100 代理人: 刘晓春
地址: 310058 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要: 一种基于深度学习的电梯内异常行为检测系统,包括音视频管理模块、深度学习检测模块和数据分析模块;音视频管理模块包括数据获取模块、数据存储模块和API接口模块;深度学习检测模块与音视频管理模块连接,深度学习检测模块包括数据标注模块、模型训练模块和模型存储模块;数据分析模块与深度学习检测模块连接,数据分析模块包括数据滤波模块、结果分析模块和结果存储模块;数据滤波模块对检测数据进行滤波;结果分析模块对滤波后的检测数据进行分析;结果存储模块对滤波后的检测数据和/或分析结果进行存储。本发明用机器取代人力对电梯内异常行为进行检测,减少购买者雇佣人力成本并提高工作效率。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 电梯 异常 行为 检测 系统
【主权项】:
1.一种基于深度学习的电梯内异常行为检测系统,其特征在于,所述系统包括音视频管理模块、深度学习检测模块和数据分析模块;所述音视频管理模块包括数据获取模块、数据存储模块和API接口模块;所述数据获取模块能够实时获取电梯部署的摄像头和麦克风的视频和音频数据,所述数据存储模块存储所述数据获取模块获取的视频和音频数据,所述API接口模块开放接口以供其他模块调用数据;所述深度学习检测模块与所述音视频管理模块连接,所述深度学习检测模块包括数据标注模块、模型训练模块和模型存储模块;所述深度学习检测模块包括视频异常行为检测模型和音频异常行为检测模型;所述深度学习检测模块通过API接口模块调用所述视频和音频数据;所述数据标注模块对数据中选定的音频和视频进行标注;所述模型训练模块使用标注的视频数据训练视频异常行为检测模型,使用标注的音频数据训练音频异常行为检测模型,对两者检测数据融合后进行统一分析,生成检测模型;所述模型存储模块存储所述检测模型;生成并存储所述检测模型后,所述检测模型对视频和音频数据进行检测并生成检测数据,并将所述检测数据发送到所述数据分析模块;所述数据分析模块与所述深度学习检测模块连接,所述数据分析模块包括数据预处理模块和结果分析模块;所述数据预处理模块对所述检测数据进行滤波,所述结果分析模块对滤波后的检测数据进行分析,并对滤波后的检测数据和/或分析结果进行存储;所述结果分析模块包括可视化模块和提醒模块,所述可视化模块对原始视频和检测分析结果进行可视化操作,所述提醒模块对不符合规定的操作进行提醒。
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