[发明专利]一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法在审
| 申请号： | 202010009107.8 | 申请日： | 2020-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN111738044A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 杨建锋;熊剑民;杨金文;张帆;王伟;魏瀚哲;陈彦超 | 申请（专利权）人： | 西北大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安西达专利代理有限责任公司 61202 | 代理人： | 刘华 |
| 地址： | 710069 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习行为识别的校园暴力评估方法，包括采集分布在校园各处的监控视频数据，以不同地点的监控摄像头作为分类标签，将视频流数据拆分成不同的连续帧组，输入、训练、构建三维卷积神经网络（3D‑CNN）校园暴力评估模型，并采用交叉验证法检验模型的泛化能力；在此基础上对个体新输入的数据识别动作类别，判断其所处位置的安全状况，并对异常行为发出警报。本发明不仅提出利用深度学习进行校园暴力监控的方法，还首次将3D‑CNN应用于校园暴力预警。在大数据时代背景下，不仅保障了管理的科学性、高效性和安全性，更为防治校园暴力提供了一种有效的解决途径。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行为 识别 校园 暴力 评估 方法 | ||
【主权项】：
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