[发明专利]一种群体异常行为实时检测方法在审
| 申请号： | 201910505120.X | 申请日： | 2019-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN110245603A | 公开（公告）日： | 2019-09-17 |
| 发明（设计）人： | 卢丽;许源平;许志杰;曹衍龙 | 申请（专利权）人： | 成都信息工程大学;许源平;卢丽;许志杰;曹衍龙 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都智弘知识产权代理有限公司 51275 | 代理人： | 丁亮;陈春 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种群体异常行为实时检测方法，基于STFD时空体特征描述算子和原始图像帧构建进行群体异常行为检测的第一DCCNN结构；设置训练参数来优化第一DCCNN结构，以获得具有高层语义特征的第二DCCNN结构；根据第二DCCNN结构设计群体异常行为实时检测系统，以确定待检测视频流中是否存在群体异常行为。系统使用STFD提取并量化描述了子群体间的运动交互信息，进一步提高了DCCNN的识别准确率，同时解决了当前群体异常行为智能识别系统计算量大的问题。而且将多帧光流地图通道替换成单帧的运动通道，使得DCCNN的训练参数大大减少，加快了DCCNN的训练和识别计算速度。 | ||
| 搜索关键词： | 异常行为 群体 实时检测 训练参数 待检测视频流 高层语义特征 实时检测系统 异常行为检测 智能识别系统 原始图像帧 交互信息 特征描述 通道替换 运动通道 计算量 算子 准确率 多帧 构建 光流 量化 时空 申请 优化 | ||
【主权项】：
1.一种群体异常行为实时检测方法，其特征在于，所述方法包括：基于STFD时空体特征描述算子和原始图像帧构建进行群体异常行为检测的第一DCCNN结构；设置训练参数来优化所述第一DCCNN结构，以获得具有高层语义特征的第二DCCNN结构；根据所述第二DCCNN结构设计群体异常行为实时检测系统，以确定待检测视频流中是否存在群体异常行为。
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