[发明专利]基于相似度图神经网络的异常行为智能检测方法及系统有效
| 申请号： | 202110436144.1 | 申请日： | 2021-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN113065515B | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 孙锬锋;许可;秦仲学;尚珂全;陈荔 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;G06V10/74;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海汉声知识产权代理有限公司 31236 | 代理人： | 胡晶 |
| 地址： | 200240 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于相似度图神经网络的异常行为智能检测方法及系统，涉及行为检测技术领域，该方法包括：信息获取步骤：对监控视频中人员的异常行为进行拍摄得到训练视频序列；网络训练步骤：提取训练视频序列中人体骨骼点得到骨骼点序列，列构建图网络结构，使用相似度图神经网络对骨骼点序列进行学习并训练网络；异常检测步骤：对训练视频序列中人体骨骼点进行识别，构建图网络结构，再用相似度图神经网络对骨骼点序列进行特征提取，并进行异常行为识别；智能记录步骤：自动截取异常视频片段，标注异常行为类型，保存到数据库。本发明能够极大地提升异常行为识别的可信程度，也大大简化识别流程，降低识别时间，达到实时识别的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 相似 神经网络 异常 行为 智能 检测 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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