一种基于时空图卷积网络的异常行为识别方法

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一种基于时空图卷积网络的异常行为识别方法
申请号:CN202411511003
申请日期:2024-10-28
公开号:CN119741644A
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于时空图卷积网络的异常行为识别方法,属于目标检测技术领域,包括S1、采集运维人员作业现场监控视频输入目标检测算法识别并标记检测目标得到检测视频;S2、将所述检测视频输入姿态估计算法进行计算得到检测目标的骨架图;S3、以所述骨架图为基础构建行为时空图,并将行为时空图划分为训练图集和测试图集;S4、以所述训练图集为基础训练根据注意力机制改进的行为识别模型;S5、将所述测试图集输入完成训练的行为识别模型识别作业现场运维人员行为是否存在异常,当所述运维人员行为异常时告警;本发明通过剖析作业现场监控视频的时空特性对运维人员的行为进行识别检测,显著提高了作业现场运维人员异常行为识别的准度。
技术关键词
作业现场监控 识别方法 姿态估计算法 邻域 运维 时序特征 注意力机制 视频 关节点 网络 图像 人体骨架 标记 通道 时间域 基础