异常行为检测 - 专利交易市场|柿子坊知识产权运营平台

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本发明公开了一种基于视频监控中的异常行为检测方法，包括通过YOLOv3目标检测算法即快速又精确的检测出视频帧图像中的前景目标对象，可以去除背景噪声的影响，并且可以满足异常检测实时性的要求；将视频帧图像中的目标对象提取特征后，先对特征进行聚类，再输入到SVM分类器中，取得分最高的作为该目标对象的异常得分，最后取该视频帧图像中所有目标对象的异常得分中的最高值作为该帧图像的异常得分，利用SVM分类器可以快速准确的分类，并且满足实时性要求。本发明采用深度学习和机器学习的方法，能够有效地检测出异常事件的发生，并且可以达到实时检测的要求，提高了对异常事件检测的准确率。

📄 2020104950916 📂 G06V20_40 👤 安徽大学 📅 2020-06-03

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一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法

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本发明公开了一种人群场景中全局和局部异常行为检测方法。首先，本发明提出一种新的名为混合光流直方图的特征，然后，对于全局异常行为本发明提出一种双稀疏表示的方法解决这个问题，最后对于局部异常行为，通过先检测当前帧感兴趣区域的前景，接着采用在线加权聚类的方法来进行局部异常行为的检测。在UMN数据集和UCSD数据集中的实验验证了本发明方法的优点。实验结果表明我们的方法较于之前的方法在分析视频中人群的运动行为具有更高的精度。

📄 2017106849913 📂 G06K9_00 👤 南京邮电大学 📅 2017-08-11

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一种异常行为检测方法及装置、用户设备

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本发明实施例公开了一种异常行为检测方法及装置、用户设备，该方法包括：检测运动过程中用户的肢体部位的运动轨迹；获取所述用户与靠近对象的距离；判断所述运动轨迹与预先存储的异常行为轨迹是否匹配，以及判断所述距离是否小于预设距离；若所述运动轨迹与预先存储的异常行为轨迹匹配且所述距离小于预设距离，则确定所述用户发生异常行为。本发明实施例能够对用户的异常行为进行监控。

📄 2017103116130 📂 G08B21_18 👤 广东小天才科技有限公司 📅 2017-05-05

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