[發(fā)明專利]基于設(shè)備端的智能暴恐行為檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202011129340.6
• 申請日: 2020-10-21
• 公開（公告）號: CN112287791A
• 公開（公告）日: 2021-01-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李雪;李銳;王建華
• 申請（專利權(quán)）人: 濟南浪潮高新科技投資發(fā)展有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 濟南泉城專利商標(biāo)事務(wù)所 37218
• 代理人: 李桂存

1.一種基于設(shè)備端的智能暴恐行為檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1. 對暴恐行為進行分類；

S2.選擇輕量級網(wǎng)絡(luò)MobileNets模型，該模型在卷積操作中借鑒了可分離卷積的思想，將標(biāo)準(zhǔn)卷積操作分割為depthwise和pointwise兩部分；

S3. 利用網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練標(biāo)記后的暴恐數(shù)據(jù)得到模型，利用剪枝的方式對模型進行壓縮，即通過排序神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中神經(jīng)元的貢獻度，去除對輸出貢獻較小的參數(shù)；

S4.對模型檢測出的暴恐元素進行邏輯關(guān)系組合，定義判斷暴恐行為的條件；

S5. 對當(dāng)前幀圖像檢測，當(dāng)檢測結(jié)果符合邏輯關(guān)系時，判定為暴恐行為，發(fā)出警報，通知最近的安保人員，否則判為正常行為。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于設(shè)備端的智能暴恐行為檢測方法，其特征在于：假設(shè)輸入數(shù)據(jù)維度為，depthwise+Pointwise的組合卷積參數(shù)量為: ，w為圖像寬度、h為圖像，c為圖像通道，n為卷積核個數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述基于設(shè)備端的智能暴恐行為檢測方法，其特征在于：s1中參考PASCAL VOC數(shù)據(jù)集的標(biāo)注格式，人為定義6中暴恐行為：血腥、爆炸、車禍、槍支、刀具和恐怖分子，標(biāo)記數(shù)據(jù)并參與訓(xùn)練。