基于多尺度卷积神经网络的实时人体异常行为识别方法与制造工艺技术资料下载

技术编号:11134633

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。

本发明涉及计算机视觉和机器学习领域,特别涉及视频中人体异常行为的检测技术。背景技术火车站、银行、机场等对安全性要求较高的场合对人体行为识别有巨大的需求,如果系统可以识别人体行为,就可以自动判定异常情形并报警,从而大大降低人力成本,并提升监控力度,做到在线监控,实时报警。传统人体行为识别的方案基本都是基于背景建模和和特征匹配的,该类方案含三个步骤:第一步是主要提取时空特征点,即具备时间和空间特性的像素点,使用背景差分或者光流法进行背景的建模和前景的提取;第二步是根据选定的特征,利用第一步获取的视频...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。

详细技术文档下载地址↓↓

提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。
该分类下的技术专家--如需求助专家,请联系客服
  • 李老师:1.计算力学 2.无损检测
  • 毕老师:机构动力学与控制
  • 袁老师:1.计算机视觉 2.无线网络及物联网
  • 王老师:1.计算机网络安全 2.计算机仿真技术
  • 王老师:1.网络安全;物联网安全 、大数据安全 2.安全态势感知、舆情分析和控制 3.区块链及应用
  • 孙老师:1.机机器人技术 2.机器视觉 3.网络控制系统
  • 葛老师:1.机器人技术 2.计算机辅助技术
  • 张老师:1.内燃机燃烧及能效管理技术 2.计算机数据采集与智能算法 3.助航设备开发