[发明专利]一种基于T-TINY-YOLO网络的人体异常行为检测方法在审
| 申请号： | 202010554954.2 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111898418A | 公开（公告）日： | 2020-11-06 |
| 发明（设计）人： | 丁文锐;曾羡霖;姜亚龙 | 申请（专利权）人： | 北京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京永创新实专利事务所 11121 | 代理人： | 冀学军 |
| 地址： | 100191*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于T‑TINY‑YOLO网络的人体异常行为检测方法，属于计算机视觉中的图像、视频分析与处理技术领域；具体步骤为：首先，根据不同监控场景，选取一段时间内的视频序列，转化为图片保存并进行预处理；使用标注工具对每张图片中包括的指、推、拥抱和站立四种人类异常行为进行标注，并生成xml文件作为数据集；然后，将数据集划分为训练样本和验证样本，输入改进的T‑TINY‑YOLO网络模型进行训练和验证；最后，针对新的监控视频帧图片，通过预处理后直接输入训练好的T‑TINY‑YOLO网络模型中，输出人类异常行为的标定结果所属类别，实现端到端的异常行为分类。本发明裁剪了网络的大小，解决了网络冗余的问题，加速算法，使得网络的检测及时间利用更加有效。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tiny yolo 网络 人体 异常 行为 检测 方法 | ||
【主权项】：
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