龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
申请/专利权人：西南石油大学
申请日：2023-10-24
公开（公告）日：2024-01-12
公开（公告）号：CN117392753A
主分类号：G06V40/20
分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V20/52;G06V10/80;G06V10/25;G06V10/82;G06N3/0464
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.01.30#实质审查的生效;2024.01.12#公开
摘要：本发明公开了融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法，包括如下步骤：使用SlowFast网络为基础构建动作识别模型，获取具有层级结构的多尺度时空特征，在视频帧采集阶段提出了非均匀采样方法，有效提升网络对相似行为细节变化特征的关注，并在特征提取网络后面嵌入提出的融合浅层特征的级联池化三维空间金字塔特征强化模块，增强不同尺度下的特征适用性，有效减少动作细节信息在特征提取过程中的丢失和降低背景信息的干扰，达到特征强化的效果；采用一阶段轻量型目标检测网络YoloX为基础搭建人体位置边框检测模型，抽取关键帧实现人员检测，使用ROI提取方式获取人体对应区域的时空特征并进行动作分类，判断视频中有无不文明行为，实验证明该方法可以有效提升时空动作检测效果。
主权项：1.融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集具有不文明行为的监控视频和网络视频数据，将视频片段按一秒30帧转换为图像，并对视频帧进行一秒一帧的标注，最后按4：1的比例划分为训练集和测试集，完成不文明行为时空动作检测数据集的制作；S2、对步骤S1得到的数据集使用非均匀采样方法得到更适用于涉及相似动作任务的输入数据分布，分别获取T帧视频信息和β×T帧视频信息作为输入样本，其中β＝14；S3、使用以SlowFast为基础搭建的特征提取网络对步骤S2采样得到的输入数据样本进行特征提取，Slow通道以β×T帧视频信息作为输入样本学习空间语义信息，Fast通道以T帧视频信息作为输入样本学习运动信息；S4、对S3中得到的特征数据使用融合浅层特征的级联池化三维空间金字塔进行特征强化，采用YoloX网络检测样本中人员位置，利用ROI算法提取对应关键区域的特征，将特征送入分类网络进行分类并判断是否存在不文明行为。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 融合非均匀采样与特征强化的人体不文明行为检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号