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基于多分支人体特征融合网络的扶梯行为检测方法

Name: 基于多分支人体特征融合网络的扶梯行为检测方法
Brand: 华侨大学
SKU: 2025104287155
Availability: InStock

📄 申请号：CN202510428715.5 📄 发布日：2026/09/04

著录项目信息

申请日

2025-04-08

公开号

CN119964249B

公开日

2025-08-08

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V40_20

IPC 分类号

G06V40_20 , G06N3_042 , G06V10_422 , G06V10_44 , G06V10_52 , G06V10_62 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06V40_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

扶梯安全监控, 公共安全, 智能视频监控, 异常行为检测, 智慧城市

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摘要

本发明公开了基于多分支人体特征融合网络的扶梯行为检测方法，涉及图像处理技术领域，方法包括：利用包含关节流、骨骼流、速度流和骨骼角度流的多分支网络处理该矩阵，分别获得关节、骨骼、速度和角度特征矩阵，并通过自注意力机制融合这些特征；使用多尺度时序卷积捕捉特征在时间上的动态变化，生成时序特征矩阵；通过注意力加权的边缘卷积与时序特征矩阵进行交互，将结果转换为高维特征向量；输入至全连接层映射到类别空间，以预测扶梯行为的概率分布，选取概率最高的类别作为最终的行为预测结果。本发明通过构建多分支人体特征融合网络并结合自注意力机制和多尺度时序卷积，实现了对自动扶梯上行人行为的检测与识别。

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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