[发明专利]一种基于视频图像深度学习的用户行为分析方法在审
| 申请号： | 201910090765.1 | 申请日： | 2019-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN109934106A | 公开（公告）日： | 2019-06-25 |
| 发明（设计）人： | 全绍军;邓路路;董经武;林格;周凡 | 申请（专利权）人： | 长视科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 510700 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及一种基于视频图像深度学习的用户行为分析方法，我们将用户行为分析方法分为三个部分：后端部分，用于实现对用户行为分析的视频图像数据收集和网络训练，包括视频有效帧提取，低质视频图像的增强处理，视频和图像的标签化，数据库和数据集的构建以及基于卷积神经网络的深度学习算法，用于学习用户行为分析能力；前端部分，包括输入实时监控数据等实际数据，实现分析结果的实时显示、异常行为的多态预警以及获得用户对于分析结果的评价指标等交互界面，用于实现反馈机制；扩展部分，包括扩展用户行为的标签种类、丰富视频图像数据库等操作，用于实现深度学习的性能提升。本发明对视频和图像进行智能地用户行为分析，保证了分析的可靠性和高效性，设计分析方法的可扩展性。 | ||
| 搜索关键词： | 用户行为分析 视频图像 视频 学习 视频图像数据库 卷积神经网络 实时监控数据 视频图像数据 图像 反馈机制 交互界面 可扩展性 评价指标 实际数据 实时显示 网络训练 性能提升 学习算法 异常行为 用户行为 增强处理 标签化 高效性 数据集 有效帧 多态 构建 数据库 标签 分析 预警 智能 保证 | ||
【主权项】：
1.一种基于视频和图像深度学习的用户行为分析方法，其特征在于，所述方法包括：后台部分，用于视频图像处理和视频图像深度学习，包括视频有效帧的提取算法、带标签的数据库构建、标签种类的半监督化学习扩展以及用户行为分析方法的深度学习模块。前台部分，用于实现对实时用户行为分析结果进行人工评分，包括连接监控设备、视频图像处理、多维的异常预警以及智能的标签生成。扩展部分，用于实现功能的扩展，包括智能生成带标签的视频图像，标签种类的扩展。
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