[发明专利]基于空洞卷积神经网络的坐防护栏行为的识别方法在审
| 申请号： | 202011062063.1 | 申请日： | 2020-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN112183397A | 公开（公告）日： | 2021-01-05 |
| 发明（设计）人： | 陈友明 | 申请（专利权）人： | 四川弘和通讯有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都路航知识产权代理有限公司 51256 | 代理人： | 何筱茂 |
| 地址： | 610000 四川省成都*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于空洞卷积神经网络的坐防护栏行为的识别方法，包括如下步骤：监控系统实时采集加油机附近区域的实时视频，每预设时间截取一张图像，得到实时图像集；使用YOLO V3算法对实时图像集中的行人进行检测，提取图像中的行人，得到行人图像集；通过图像中行人的手臂角度对行人进行类别定义，0代表正常行人，1代表坐在防护栏上的行人，2代表其他异常情况的行人；构建空洞卷积神经网络，使用空洞卷积神经网络对所述行人图像集进行训练，得到训练好的空洞卷积神经网络；利用训练好的空洞卷积神经网络对行人图像集进行判定，若输出为1，则判定行人有坐防护栏行为；若输出为2，则判定无行人坐防护栏行为。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空洞 卷积 神经网络 护栏 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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