[发明专利]基于空间图卷积网络的异常行为检测方法、系统、存储介质和设备有效
| 申请号： | 202110592124.3 | 申请日： | 2021-05-28 |
| 公开（公告）号： | CN113269103B | 公开（公告）日： | 2022-08-19 |
| 发明（设计）人： | 常发亮;李南君;刘春生 | 申请（专利权）人： | 山东大学 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 济南圣达知识产权代理有限公司 37221 | 代理人： | 朱忠范 |
| 地址： | 250061 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于空间图卷积网络的异常行为检测方法、系统、存储介质和设备，属于机器视觉处理技术领域，提取待检测的视频帧中所有个体的骨架特征空间图；利用训练好的异常得分模型，将对空间图进行处理，获取该视频帧中每个骨架的异常得分；对该视频帧中所有骨架的异常得分进行最大池化操作，获取该视频帧的异常得分；按照视频帧的异常得分高低，对该帧视频进行异常行为级别识别分类。本发明采用空间图表征人体骨架特征，并分解为全局和局部特征成分，全局成分包含骨架刚性运动信息，局部成分描绘骨架关节点内部非刚性形变，联合全局特征和局部特征，不需要人工标定的正常数据来建立检测模型，实现了在完全无监督设置下异常行为检测，检测准确，计算效率高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 图卷 网络 异常 行为 检测 方法 系统 存储 介质 设备 | ||
【主权项】：
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