[发明专利]一种基于深度学习的扶梯乘客危险行为识别方法在审
| 申请号： | 202210161104.5 | 申请日： | 2022-02-22 |
| 公开（公告）号： | CN114581843A | 公开（公告）日： | 2022-06-03 |
| 发明（设计）人： | 杜启亮;向照夷;田联房 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学;华南理工大学珠海现代产业创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/52 | 分类号： | G06V20/52;G06V20/40;B66B29/00;G06K9/62;G06V10/778 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的扶梯乘客危险行为识别方法，通过位于扶梯楼层板上方的摄像机拍摄含有乘客的扶梯视频段，使用目标检测、跟踪及关节点提取算法获得骨架序列，对骨架序列进行归一化、插帧处理制作数据集，同时将2S‑AGCN网络进行改进以提高骨架关节点连接的合理性，增强模型拟合能力，以用于对骨架序列进行行为分类，并对训练集进行数据扩增后训练该网络模型，在测试阶段，使用插帧及归一化方法保证数据分布与训练集一致，且根据连续多帧的分类结果决定当前帧乘客的行为类别，最终得到稳定的扶梯乘客危险行为识别结果。本发明可以快速准确的判断扶梯上是否存在乘客出现危险行为，保护乘客的人身安全不受威胁。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 扶梯 乘客 危险 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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