异常行为的检测方法、装置、设备和存储介质.pdf
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异常行为的检测方法、装置、设备和存储介质.pdf
本发明公开了一种异常行为的检测方法、装置、设备和存储介质。所述方法包括:获取待监管目标所处监管区域的视频流数据;根据所述视频流数据确定所述监管区域中的第一子区域的第一数量,其中,所述监管区域由多个子区域构成,所述第一子区域为所述待监管目标存在有效停留的子区域,所述有效停留的持续停留时长大于或等于预设时长;如果所述第一数量大于或等于第一数量阈值,则确定所述待监管目标存在异常行为。本发明实施例通过采用上述技术方案,将监管区域划分为多个子区域,根据待监管目标存在有效停留的子区域的数量确定待监管目标是否存在异常行
异常行为的检测方法、装置、电子装置和存储介质.pdf
本申请涉及一种异常行为的检测方法、装置、电子装置和存储介质,应用于对预设目标设备的监控管理,该方法包括:对监控画面中的待测目标进行目标跟踪,确定待测目标是否朝向目标设备移动,其中,监控画面是预设的监控装置对目标设备所在区域进行采集得到的,在待测目标朝向目标设备移动的情况下,对待测目标进行行为识别,根据待测目标所对应的行为识别结果,确定待测目标是否执行与目标设备关联的异常行为。通过本申请,解决了相关技术中对行人针对目标设备进行的异常行为进行检测的误报率高的问题,实现了提高对行人针对目标设备进行的异常行为进行
人脸异常行为检测方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种人脸异常行为检测方法、装置、设备及存储介质,通过对提取到的视觉区域进行生物启发变换,得到不变属性特征图,从而得到具备旋转、缩放等不变性的特征向量,通过依次将当前帧图像的每个特征向量与模板图像的所有特征向量进行Pearson相关性计算,存在满足阈值的相关性计算结果则标记一个命中区域,最后统计命中区域的数量,用命中区域的数量表征当前帧图像和模板图像间的相关性,当命中区域的数量超过预设值时,将当前帧图像标记为正常。由于不同人脸图像的特征图是不同的,可以实现对本人脸的判断,且不会因为图像被翻转或缩
异常行为检测方法、装置、电子设备、存储介质.pdf
本发明提供一种异常行为检测方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质,异常行为检测方法包括:对检测图像进行目标检测,得到第一检测目标的位置信息以及第二检测目标的位置信息,以及获取所述第一检测目标的运动状态信息以及所述第二检测目标的运动状态信息;基于所述第一检测目标的位置信息、所述第二检测目标的位置信息结合所述第一检测目标的运动状态信息、所述第二检测目标的运动状态信息,确定所述第一检测目标的行为是否是异常行为。通过该方法能够检测出违反安全规定的行为,检测效率高,可靠性强。
异常行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及一种异常行为检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括:获取目标视频流数据;将所述目标视频流数据输入至预先训练的多任务检测模型,得到所述目标视频流数据包含的目标对象的检测结果;所述检测结果包含对象识别结果和各安全着装类型对应的安全着装检测结果;根据所述目标对象的检测结果,确定第一异常行为检测结果。采用本方法能够不再采用人工检测,提高了对异常行为检测的效果;并且,本方法采用多任务检测模型,在检测行人的同时检测该行人是否穿着各类型安全着装,进一步提高了对异常行为检测的效果,有效预防安全事故。