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摘 要:基于yolo和多任务卷积神经网络的导购消极行为监控方法,首先训练一个基于yolo的行人检测模型,用ImageNet和voc2007数据集预训练模型,再用监控场景图像微调模型;然后构建一个基于ResNet50的多任务卷积神经网络,用手工标注过的多标签图像数据训练该网络;接着用rtsp协议读取商场监控画面,用行人检测模型检测画面中的行人,而后将行人图像输入到多任务卷积神经网络,识别行人是否为导购,是否闲坐,是否在玩手机,以此判断导购是否存在消极行为,并将“严重消极”和“一般消极”的导购画面保存在本地。最终实现用基于yolo的行人检测网络和多任务卷积神经网络对导购消极行为进行有效的监控和记录。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811197781.2 | 专利名称: | 一种基于yolo和多任务卷积神经网络的导购消极行为监控方法 |
申请日: | 2018-10-15 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/00搜分类 网络 网络传输 L LED芯片 任务 卷积神经网络 行为监控搜索 |
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 | |
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 |