用于暴力行为检测的深度学习模型训练数据集构造方法及系统

摘要

本发明实施例公开了一种用于暴力行为检测的深度学习模型训练数据集构造方法及系统，所述方法包括：步骤1：存储和清洗公开数据集中的视频；步骤2：存储和清洗网站中的视频；步骤3：录制含有暴力行为的视频；步骤4：基于已有模型录制视频；步骤5：设定输入帧数；步骤6：若存在待处理视频，则取出待处理视频；步骤7：获取该视频的总帧数；步骤8：计算取帧间隔；步骤9：计算取帧的序号；步骤10：将对应帧序号的图片按特定参数命名，并存储至指定文件系统；步骤11：将待处理视频记录为“已处理”。本发明提升基于深度学习的暴力行为检测模型输入样本数量和样本质量，减少训练时间，降低资源开销，提升模型性能，进而提升暴力行为检测效果。