[发明专利]一种暴力行为预警方法、装置、可读存储介质及终端设备

权利要求书

1.一种暴力行为预警方法，其特征在于，包括：

获取拍摄自目标场所的第一视频，并对所述第一视频进行预处理，得到第二视频；其中，所述预处理为将所述第一视频的各视频帧调整为统一大小；

将所述第二视频输入至训练完成的暴力行为识别模型，得到所述暴力行为识别模型输出的识别结果，所述识别结果为所述目标场所中存在暴力行为或者所述目标场所中不存在暴力行为；

其中，所述暴力行为识别模型为包括第一分支网络和第二分支网络的卷积神经网络模型，所述第一分支网络包括第一多头注意力模块和第一通道激励模块，所述第二分支网络包括第二多头注意力模块；

若所述识别结果为所述目标场所中存在暴力行为，则发出报警信息；

所述暴力行为识别模型，还包括主支网络；

所述暴力行为识别模型输出所述识别结果的过程，包括：

所述主支网络通过依次连接的第一卷积层、第一倒残差模块、第二通道激励模块、第二倒残差模块、第三通道激励模块对所述第二视频进行采样，并将采样得到的第一特征图分别输入至所述第一分支网络和所述第二分支网络；

所述第一分支网络和所述第二分支网络分别对所述第一特征图进行特征提取，得到所述第一分支网络提取的第二特征图和所述第二分支网络提取的第三特征图，并将所述第二特征图和所述第三特征图输入至所述主支网络；

所述主支网络通过第一相加运算层接收所述第二特征图和所述第三特征图，并对所述第二特征图和所述第二特征图进行相加运算处理，将相加得到的第四特征图输入至所述主支网络的输出层；

所述输出层根据所述第四特征图得到所述识别结果，并输出所述识别结果；

所述第一分支网络还包括第二卷积层、第一全局均值采样层和第一均值处理层，所述第二分支网络还包括第二全局均值采样层和第二均值处理层；

所述第一通道激励模块与所述第二卷积层连接，所述第二卷积层与所述第一全局均值采样层连接，所述第一全局均值采样层与所述第一多头注意力模块连接，所述第一多头注意力模块与所述第一均值处理层连接；

所述第二全局均值采样层与所述第二多头注意力模块连接，所述第二多头注意力模块与所述第二均值处理层连接；

其中，所述第一通道激励模块和所述第二全局均值采样层还分别与所述主支网络的所述第三通道激励模块连接，所述第一均值处理层和所述第二均值处理层还分别与所述主支网络的所述第一相加运算层连接。

2.根据权利要求1所述的暴力行为预警方法，其特征在于，所述第一倒残差模块和所述第二倒残差模块均包括依次连接的第三卷积层、第一深度可分离卷积层、第四卷积层和第二相加运算层；

其中，所述第二相加运算层将输入至所述第三卷积层的第五特征图和所述第四卷积层输出的第六特征图进行相加运算处理。

3.根据权利要求1所述的暴力行为预警方法，其特征在于，所述第一通道激励模块、所述第二通道激励模块和所述第三通道激励模块均包括依次连接的第五卷积层、第二深度可分离卷积层、第三全局均值采样层、第一全连接层、第一相乘运算层和第三相加运算层；

其中，所述第一相乘运算层对所述第二深度可分离卷积层输出的第七特征图和所述第一全连接层输出的第八特征图进行相乘处理，得到第九特征图；

所述第三相加运算层对所述第一相乘运算层输出的所述第九特征图和输入至所述第五卷积层的第十特征图进行相加运算处理。

4.根据权利要求1所述的暴力行为预警方法，其特征在于，所述第一多头注意力模块和所述第二多头注意力模块均包括多个注意单元和对所述多个注意单元的输出特征图进行融合处理的融合单元；

所述注意单元包括第二全连接层、第三全连接层、第四全连接层、转置运算层、第二相乘运算层、权重计算层和第三相乘运算层；

所述融合单元包括依次连接的拼接层、第五全连接层、第六卷积层、第七卷积层和第四相加运算层；

所述第二全连接层与所述转置运算层连接，所述第三全连接层和所述转置运算层分别与所述第二相乘运算层连接，所述转置运算层与所述权重计算层连接，所述权重计算层和所述第四全连接层分别与所述第三相乘运算层连接，所述第三相乘运算层与所述融合单元中的所述拼接层连接。