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基于深度学习的人类行为分析方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的人类行为分析方法。本发明包括两个阶段:标注训练阶段和应用阶段;所述标注阶段包括如下步骤:S1:对多个监控场景视频数据进行相关人物的标注,并训练人物检测网络;S2:进行人物行为序列提取;S3:对提取的人物的行为序列进行标注,并训练行为识别网络,得到行为识别模型;所述应用阶段包括针对实际监控场景的视频,使用与标注训练阶段相同的人物行为序列提取方法,将提取出来的行为视频序列及其对应的光流矢量图像化序列作为行为识别卷积神经网络的输入,通过行为识别模型进行行为分类。本发明可以自动对视频场景中的人类行为进行分析,无需人工干预,能够较好地对人类行为进行分析。

著录项

  • 公开/公告号CN107256386A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2017-10-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 东南大学;

    申请/专利号CN201710368874.6

  • 发明设计人 姚莉;储彬彬;

    申请日2017-05-23

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06T7/269(20170101);

  • 代理机构32206 南京众联专利代理有限公司;

  • 代理人许小莉

  • 地址 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

  • 入库时间 2023-06-19 03:30:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2017-11-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/00 申请日:20170523

    实质审查的生效

  • 2017-10-17

    公开

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