发明专利 已授权

一种基于改进卷积神经网络的异常行为识别方法及装置

📄 申请号:CN202310919495.7 📄 发布日:2026/10/28

著录项目信息

申请日
2023-07-25
公开号
CN116977725B
公开日
2025-10-17
申请人
淮安大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号

技术画像

应用场景

智能安防, 视频监控, 公共安全, 智慧城市, 异常行为检测

摘要

本发明公开了一种基于改进卷积神经网络的异常行为识别方法及装置,采集常见的异常行为图像,对异常行为数据进人工标注以及预处理,并划分成训练集、验证集以及测试集,将Inception模块中4条分支上的传统卷积替换成分组卷积GConv;在特征提取的骨干网络中的每条分支上的分组卷积操作之后引入通道重排ChannelShuffle;在特征融合颈部网络中引入多头注意力机制Multi‑Head Attention;在特征融合尾部网络中引入残差Residual结构和多尺度金字塔FPN结构,用来处理不同尺度的图片数据,最后通过全连接FC层和Softmax层得到异常识别结果。本发明可准确识别和分类异常行为,构建的识别模型具有更高的鲁棒性,识别速度更快,识别率更高。

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是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN116977725B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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📋 交易方式: 委托待转让 📌 交易状态: 在售 👁️ 浏览次数:8 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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