[发明专利]基于深度残差神经网络卷积的视频监控人群行为的识别方法在审
| 申请号： | 201911295819.4 | 申请日： | 2019-12-16 |
| 公开（公告）号： | CN111160150A | 公开（公告）日： | 2020-05-15 |
| 发明（设计）人： | 张立华;林建宇;谷月 | 申请（专利权）人： | 盐城吉大智能终端产业研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京东方灵盾知识产权代理有限公司 11506 | 代理人： | 郑利华 |
| 地址： | 224000 江苏省盐城*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度残差神经网络卷积的视频监控人群行为的识别方法，将数据源输入至残差神经网络进行图像处理后，划分为不同类别的子人群行为特征；使用PCA在每个所述子人群行为特征中创建子类，计算子类内的散布矩阵以提取关键的子类，判断所有子类的异常状况，并结合其子类的人群行为，输出安全指数；检测模块对于安全指数较低的人群子类，找到其提取出的对应帧图像，通过背景差分法和区域光流法检测视频帧图像是否有异常行为；在余弦距离度量上找到两个不同行为群体的帧图像的之间的相似性度量，以追踪异常人群行为的动态视频，本发明有效提取有用的人群行为类别的信息，对于公共安全和人群管理能够及时提供关键决策和支持。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 神经网络 卷积 视频 监控 人群 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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