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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：一种暴力行为检测方法，包括：通过摄像头获取场景图像；将所述场景图像输入至特征金字塔网络中，并从所述场景图像中获取目标人体；利用级联金字塔网络对所述目标人体进行人体姿态估计以获取人体姿态估计结果，其中，所述级联金字塔网络包括GlobalNet网络和RefineNet网络；及将所述人体姿态估计结果与数据库中存储的暴力行为人体姿态进行匹配，以根据匹配结果判断所述场景图像中是否存在暴力行为，并对所述暴力行为进行分类。本发明实施例还提供一种暴力行为检测系统、计算机设备及可读存储介质。通过本发明实施例，能够成功地定位各个人体关键点，极大的提高了识别的准确率，并降低了运算量。

主权项：1.一种暴力行为检测方法，其特征在于，包括：通过摄像头获取场景图像；将所述场景图像输入至特征金字塔网络中，并从所述场景图像中获取目标人体；利用级联金字塔网络对所述目标人体进行人体姿态估计以获取人体姿态估计结果，其中，所述级联金字塔网络包括GlobalNet网络和RefineNet网络；及将所述人体姿态估计结果与数据库中存储的暴力行为人体姿态进行匹配，以根据匹配结果判断所述场景图像中是否存在暴力行为，并对所述暴力行为进行分类；其中，所述利用级联金字塔网络对所述目标人体进行人体姿态估计的步骤，还包括：将所述检测结果图像发送至所述GlobalNet网络中，其中，所述GlobalNet网络不包括池化层，并通过在各卷积层之间添加设置卷积的步长以使各卷积层输出的特征图大小缩减；所述将所述场景图像输入至特征金字塔网络中，以对目标人体进行检测，并从所述场景图像中获取所述目标人体的步骤，还包括：将所述场景图像通过卷积网络，并提取所述卷积网络最高层的特征图像以获取第一尺寸特征图像；通过双线性插值法对所述第一尺寸特征图像进行上采样至第一中间尺寸特征图像；将所述第一中间尺寸特征图像与所述卷积网络中第一中间尺寸的输出图像进行融合以获取第一融合结果；及将所述第一融合结果输出以获取第二尺寸特征图像；所述将所述第一融合结果输出以获取第二尺寸特征图像的步骤之后，还包括：通过所述双线性插值法对所述第二尺寸特征图像进行上采样至第二中间尺寸特征图像；将所述第二中间尺寸特征图像与所述卷积网络中第二中间尺寸的输出图像进行融合以获取第二融合结果；及将所述第二融合结果输出以获取第三尺寸特征图像；所述将所述第二融合结果输出以获取第三尺寸特征图像的步骤之后，还包括：将所述第一尺寸特征图像、所述第二尺寸特征图像及所述第三尺寸特征图像输入至RPN网络中；分别对所述第一尺寸特征图像、所述第二尺寸特征图像及所述第三尺寸特征图像进行区域框检测；及根据检测结果获取感兴趣区域及所述感兴趣区域的类别得分最高的区域，以获取所述目标人体。

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