一种基于深度学习的行人攻击车辆意图识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的行人攻击车辆意图识别方法及系统，包括以下步骤，采集模块实时采集车辆周围的环境视频；深度学习模块构建深度神经网络模型并训练其检测人体关键点；将所述环境视频输入深度学习模块进行逐帧检测，识别并判断环境中是否存在具有攻击意图的行人；若判断环境中存在具有攻击意图的行人，报警模块进行报警处理。本发明的有益效果：能够在攻击者袭击到车辆前,提前预判出攻击意图,并做出相应的预警反应,而不是等到车辆受到破坏后才进行报警，从而减少车主因车辆被攻击或盗窃所产生的损失,提升汽车的安全性。