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摘 要:本发明提出一种基于EANN深度学习模型的暴力异常行为检测方法,包括(1)获得待检测视频,基于帧差法对视频中连续两帧进行差分,得到差分图像作为EANN模型的输入;(2)基于卷积神经网络Efficentnet提取图像空间特征;(3)基于ConvLSTM对步骤(2)中提取的空间特征进行连续时间上的编码,获得视频的局部时空特征;(4)针对步骤(3)所获得的时空特征,利用注意力机制对剧烈运动部分进行加强;(5)基于全连接层对步骤(4)的输出进行分类,得到该视频暴力异常行为的概率,进而实现对暴力异常行为的检测。本发明所提出的方法在保持精度损失很小的情况下,大幅度降低了参数量,提升网络运行速度;与传统方法相比,精度提升幅度明显,鲁棒性强,具有较高的实际应用及推广价值。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911266994.0 | 专利名称: | 基于EANN深度学习模型的暴力异常行为检测方法 |
申请日: | 2019-12-11 | 申请/专利权人 | 青岛科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市崂山区松岭路99号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/40搜分类 学习模型 检测 深度学习模型搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |