一种边缘计算架构下的多视角人行为识别方法与系统

摘要

本申请提供了一种边缘计算架构下的多视角人行为识别方法及系统，属于人行为识别技术领域。方法包括：摄像机组从不同视角对同一场景进行拍摄，获得不同视角的人行为视频数据，并传输至与其相连边缘计算节点，采集并保存相同时段内不同视角的待识别人行为视频数据并进行数据预处理，输入到人行为特征编码器，得到多视角人行为特征向量，云端服务器接收边缘计算节点上传的多视角人行为特征向量，并输入到人行为识别模型，得到人行为识别结果。通过在边缘计算节点上进行人行为特征提取，云端服务器进行人行为分类，从而减轻云端服务器计算压力，提高识别的实时性；采集利用多视角人行为信息，提高特征的表达能力，提高人行为识别的准确率。