[发明专利]一种基于深度学习的暴力行为识别方法,存储装置及服务器在审
| 申请号： | 202110153833.1 | 申请日： | 2021-02-04 |
| 公开（公告）号： | CN112906516A | 公开（公告）日： | 2021-06-04 |
| 发明（设计）人： | 张秀才;李彬;周伟;刘天宇;吴明洋;易军;杨宁 | 申请（专利权）人： | 四川望村网络科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 王玉芝 |
| 地址： | 610041 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的暴力行为识别方法,存储装置及服务器，首先通过视频采集设备，获取暴力识别数据流，标注信息，然后对视频进行数据处理；随后搭建RGB‑光流双分支神经网络结构，使用训练集训练模型，将待测视频输入到训练好的卷积神经网络中，得到该视频暴力行为识别估计；本发明网络的RGB通道采用3D卷积神经网络结构，对视频图像进行3D卷积提取视频语义信息；同时引入光流通道网络，对人体行为计算出来的光流图识别提取时域特征，为神经网络引入了额外的时空信息，能够有效提升暴力识别精度；调用GPU提高算法计算效率，减少光流计算模块时间，提高暴力行为预测的实时性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 暴力行为 识别 方法 存储 装置 服务器 | ||
【主权项】：
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