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申请/专利权人：杭州领图信息科技有限公司
摘要：本发明涉及视频分析及城市河道环境治理领域，尤其涉及一种基于视频理解的河岸异常行为识别的方法，包括：S1：数据集准备阶段；S2：采集图像数据集阶段；S3：采集视频样本阶段；S4：图像数据集处理阶段；S5：训练DeepLabV3+网络阶段；S6：训练SlowFast网络阶段；S7：识别阶段。本发明的有益效果在于：本发明是在河道场景的异常行为识别，通过从数据平台获取流数据，结合了图像分割和行为识别技术，判断河岸居民的异常行为并截取包含识别结果的视频帧，与识别结果一同保存，本发明能直接部署于其他河道的场景，无需重新训练，具有很好的广泛性和鲁棒性，减少人工成本和硬件成本，操作简单便捷。
主权项：1.一种基于视频理解的河岸异常行为识别的方法，其特征在于包括以下步骤：S1：数据集准备阶段：使用基于HTTPS协议对API发送POST请求连接数据平台，通过安全认证即可获取监控的RTSP取流地址，通过OpenCV模块进行取流解码；S2：采集图像数据集阶段：分析获取到的视频流，截图有人物的图像，得到设定图像尺寸大小的彩色图像若干张；S3：采集视频样本阶段：分析获取到的视频流，对有河岸异常的人物行为视频进行剪辑，得到有异常行为的视频样本；S4：图像数据集处理阶段：将采集的图像数据集包含的人物进行轮廓标注，并按照7:3将图像划分为训练集和测试集；S5：训练DeepLabV3+网络阶段：使用训练集训练DeepLabV3+网络，使用训练好的DeepLabV3+网络对采集的视频样本进行人物的语义分割，提取出人物的前景图像，从而对视频样本完成数据预处理；S6：训练SlowFast网络阶段：使用预处理好的视频样本训练SlowFast网络，检测人物前景图像，识别异常行为；S7：识别阶段：对测试集进行人物的异常行为识别，根据识别结果生成预警日志，以供管理员查看并处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州领图信息科技有限公司 一种基于视频理解的河岸异常行为识别的方法
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