[发明专利]一种基于卷积神经网络的翻越行为识别方法有效
| 申请号： | 202011338744.6 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112487920B | 公开（公告）日： | 2022-03-15 |
| 发明（设计）人： | 詹瑾瑜;周巧瑜;江维;范翥峰;周星志;孙若旭;温翔宇;宋子微;廖炘可 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/20 | 分类号： | G06V40/20;G06V20/40;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/762 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于卷积神经网络的翻越行为识别方法，应用于目标识别领域，针对现有技术在行人翻越栏杆的行为识别中存在的检测精度不高的问题；本发明通过绘制与人物大小相同的边界框，克服了传统目标检测方法中实时性不高以及边界框为不可变大小的缺点；采用Yolo目标检测网络进行图像特征类别预测，采用GOTURN网络中进行目标跟踪；最后通过先验知识的方法快速运用栏杆与轨迹点集合的相对位置关系判定是否为翻越行为，若是翻越行为则输出翻越标签并发起警告。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 翻越 行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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