发明专利已授权

一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法

📄 申请号：CN202111153566.4 📄 发布日：2026/08/26

著录项目信息

申请日

2021-09-29

公开号

CN113837306B

公开日

2024-04-12

申请人

南京邮电大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_52

IPC 分类号

G06V20_52 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

人体姿态估计人体姿态估计时空图神经网络异常行为识别

应用场景

智能安防, 视频监控, 公共安全, 智慧城市

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摘要

一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法，首先对视频集合进行预处理，得到视频序列，然后预处理得到人体关键点坐标。其次，一旦人体关键点坐标被确定，依照人体骨架自然连接，多帧累积之后得到一段时间内人体的关键点时空图模型。然后利用神经网络，通过空间卷积模块和时间卷积模块的交替工作，提取行为特征，描述行为模式。最后使用自动编码器网络，利用其难以对异常数据进行编码再重构的性质，通过对比重构误差，进行异常检测。本方法数据量小，计算成本低，并且训练过程不需要人工标注的数据，大大提高了异常检测的适用性。

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

一种基于FMCW毫米波雷达的多尺度特征融合手势识别方法

当前第 / 件

一种基于多流神经网络的太阳能能量预测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V20_52)

G06V20_00 G06V20_05 G06V20_10 G06V20_13 G06V20_17 G06V20_20 G06V20_30 G06V20_40 G06V20_50 G06V20_52 G06V20_54 G06V20_56 G06V20_58 G06V20_59 G06V20_60 G06V20_62 G06V20_64 G06V20_68 G06V20_69 G06V20_70 覆盖20个领域

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