[发明专利]基于深度学习的异常人群检测方法在审
| 申请号： | 202010022004.5 | 申请日： | 2020-01-09 |
| 公开（公告）号： | CN111259742A | 公开（公告）日： | 2020-06-09 |
| 发明（设计）人： | 汪萌;单梁;常路;舒壮壮;李军 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 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学习的异常人群检测方法，包括使用标准数据集离线训练多任务卷积神经网络得到人脸检测分类器；读取视频图像，采用人脸检测分类器检测视频帧中的人脸目标；利用KCF跟踪算法对检测出来的人脸目标进行跟踪；使用肤色校验，去除离开监控区域的跟踪目标，并添加新进入监控区域的跟踪目标，实时显示人脸目标的跟踪信息。本发明提高了人脸检测和跟踪的准确性，应用本发明能够对地铁换乘通道、景区出口等单向行走的区域进行异常人群检测及跟踪。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 异常 人群 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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