[发明专利]一种基于密集时空图卷积网络的人体异常行为识别方法在审
| 申请号： | 202110601253.4 | 申请日： | 2021-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN113420608A | 公开（公告）日： | 2021-09-21 |
| 发明（设计）人： | 雷静思;洪曙光;林焕凯;陈利军;周谦;刘双广 | 申请（专利权）人： | 高新兴科技集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州国鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 44511 | 代理人： | 葛红 |
| 地址： | 510530 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明属于视频监控技术领域，以业务场景中的人体异常行为识别为目标，设计一种基于密集图卷积网络的人体异常行为识别方法，以提高正常行为与打斗行为的识别能力，使其适用于业务场景的异常行为识别任务中，基于ST‑GCN网络的改进，利用dense连接是的深层特征充分利用浅层的特征，帮助网络学习到更多“知识”，提高识别率，针对业务场景视频数据采取的采样策略减少了信息的冗余，保证精度的同时提高模型效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 密集 时空 图卷 网络 人体 异常 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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