[发明专利]异常行为监控方法、装置、计算机设备及存储介质在审
| 申请号： | 201811184810.1 | 申请日： | 2018-10-11 |
| 公开（公告）号： | CN109241946A | 公开（公告）日： | 2019-01-18 |
| 发明（设计）人： | 雷晨雨 | 申请（专利权）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T3/40 |
| 代理公司： | 深圳众鼎专利商标代理事务所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 谭果林 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种异常行为监控方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：接收监控端发送的实时视频流，并按照预设的频率从中提取预设个数的视频帧图像，作为视频采样数据，避免直接使用数据量较大的实时视频流造成的网络堵塞和处理效率低下，提高了异常行为监控的稳定性和及时性，同时，对视频采样数据进行预处理，得到目标数据，再将目标数据输入到预设的3D卷积神经网络模型中进行识别，并将得到的识别结果与预设的异常行为类别进行对比，当识别结果是预设的异常行为类别中的一种类别时，则判定该视频采样数据中包含异常行为，使得通过3D卷积神经网络模型自动识别视频采样数据中的异常行为，保证了异常行为监控的自动化和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 异常行为 预设 视频采样 监控 卷积神经网络 计算机设备 实时视频流 存储介质 目标数据 预处理 视频帧图像 处理效率 接收监控 网络堵塞 自动识别 数据量 判定 自动化 发送 保证 | ||
【主权项】：
1.一种异常行为监控方法，其特征在于，所述异常行为监控方法包括：接收监控端发送的实时视频流；按照预设的频率，从所述实时视频流中提取预设数量的视频帧图像，作为视频采样数据；对所述视频采样数据进行预处理，得到目标数据；将所述目标数据输入到预设的3D卷积神经网络模型中进行识别，得到所述目标数据对应的行为预测结果；若所述行为预测结果为预设的异常行为类别中的一种类别，则判定所述视频采样数据中存在异常行为。
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