[发明专利]一种基于深度学习的人群异常检测方法有效
| 申请号： | 201910041328.0 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109918995B | 公开（公告）日： | 2023-07-28 |
| 发明（设计）人： | 刘鑫;金晅宏;郭旭;韩悦;陈佳倩;冼为民 | 申请（专利权）人： | 上海理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06T7/269;G06V10/82;G06N3/0442 |
| 代理公司： | 上海邦德专利代理事务所(普通合伙) 31312 | 代理人： | 余昌昊 |
| 地址： | 200093 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度学习的人群异常检测方法，通过现有的OverFeat算法和Faster R‑CNN算法，引出了一种基于ReInspect算法的对于多个运行目标的检测方法，该算法不仅可应用于不同的场合，还对传统的重叠、遮挡等问题具有较好地抗干扰能力，方便进行更加高效以及精准的人群异常检测方法，建模时除了空间因素，还加入了时间因素，对空间和时间进行统一建模，大大提高了检测效果和检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 人群 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的人群异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：检测人群目标；步骤2：获取人群行为特征；步骤3：训练神经网络。
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