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申请/专利权人：深圳市瑞驰信息技术有限公司
申请日：2024-03-12
公开（公告）日：2024-05-28
公开（公告）号：CN118097509A
主分类号：G06V20/40
分类号：G06V20/40;G06V40/20;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.14#实质审查的生效;2024.05.28#公开
摘要：本申请公开了一种打斗检测方法、装置、监控设备以及存储介质，其中所述打斗检测方法包括：从视频画面中提取视频帧序列；将视频帧序列输入到人体检测模型中识别人体；从识别人体中筛选相邻的人体边界框，从而构建人体框序列；从人体框序列中获取人体骨骼关键点坐标，构建对应的骨骼关键点序列；将骨骼关键点序列输入到预先训练的动作分类模型中获取人体对应的动作状态；通过动作状态判定是否存在相互打斗行为。本申请提出的打斗检测方法，在原有YOLOv5s模型的基础上添加了互斥损失来加强人体检测模型对遮挡人体的识别和对重叠人体的区分，从而改善后续人体骨骼关键点检测和打斗行为检测的效果，提升真实打斗场景下的视频动态检测精度。
主权项：1.一种打斗检测方法，其特征在于，包括：从视频画面中提取视频帧序列；将视频帧序列输入到人体检测模型中识别人体；从识别人体中筛选相邻的人体边界框，从而构建人体框序列；基于关键点检测模型从人体框序列中获取人体骨骼关键点坐标，构建对应的骨骼关键点序列；将骨骼关键点序列输入到预先训练的动作分类模型中获取人体对应的动作状态；通过动作状态判定是否存在相互打斗行为；所述人体检测模型选择YOLOv5s算法作为基准模型进行训练得到，其中损失包括分类损失、定位损失、置信度损失以及互斥损失，互斥损失Lrep的计算公式为：Lrep＝αLGT+βLBox，其中LGT代表预测人体边界框与其他的真实人体边界框之间的损失，LBox代表预测人体边界框与其他的预测人体边界框之间的损失，α和β代表可学习的权重。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳市瑞驰信息技术有限公司 打斗检测方法、装置、监控设备以及存储介质
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