[发明专利]一种基于深度学习的厂区人员异常行为检测方法在审
| 申请号： | 202011514268.9 | 申请日： | 2020-12-21 |
| 公开（公告）号： | CN112597877A | 公开（公告）日： | 2021-04-02 |
| 发明（设计）人： | 武玉杰;杨志祥;丁又华;肖芳;皮辉;刘康立;吴刘瑱;黄志鹏;葛育波;蔡烨彬 | 申请（专利权）人： | 中船重工(武汉)凌久高科有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06T1/20;G06T7/292 |
| 代理公司： | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人： | 孔敏 |
| 地址： | 430074 湖北省*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的厂区人员异常行为检测方法，包括：基于YOLOv4网络训练厂区人员模型；设定抓图帧率和检测间隔；通过摄像头获取生产区域的实时视频流，按设定的抓图帧率和检测间隔抓取图像，并对图像进行预处理；加载训练好的厂区人员模型，对预处理后的图像进行厂区人员检测，得到一个或多个厂区人员区域的目标框；利用Sort多目标跟踪算法对目标框进行目标追踪，得到目标区域图像；裁剪目标区域图像，对裁剪图像进行灰度变换，转换为灰度图像；利用Horn‑Schunck光流法计算两次异常检测之间同一个框内灰度图像的变化幅度；根据变化幅度判定该人员行为是否异常。本发明判断结果准确，可提高监控的效率与可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 厂区 人员 异常 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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