[發(fā)明專利]一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202011178597.0 | 申請(qǐng)日: | 2020-10-29 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112528733A | 公開(公告)日: | 2021-03-19 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 付云虎;錢慧芳;易劍平 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 西安工程大學(xué) |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 西安弘理專利事務(wù)所 61214 | 代理人: | 燕肇琪 |
| 地址: | 710048 陜*** | 國(guó)省代碼: | 陜西;61 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 網(wǎng)絡(luò) 異常 行為 識(shí)別 方法 | ||
1.一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,具體按照以下步驟實(shí)施:
步驟1、收集視頻數(shù)據(jù)集;
步驟2、利用基于時(shí)空信息的視頻幀提取方法對(duì)視頻進(jìn)行視頻幀提取;
步驟3、對(duì)視頻幀調(diào)整;
步驟4、對(duì)提取幀的人體異常行為識(shí)別數(shù)據(jù)集中圖片劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;
步驟5、對(duì)inceptionv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn),將改進(jìn)后網(wǎng)絡(luò)放到訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練,利用測(cè)試集分別對(duì)改進(jìn)前網(wǎng)絡(luò)和訓(xùn)練后的模型進(jìn)行驗(yàn)證,當(dāng)訓(xùn)練后的模型得到的數(shù)據(jù)高于改進(jìn)前網(wǎng)絡(luò)得到的數(shù)據(jù),證明改進(jìn)成功,將訓(xùn)練后的模型進(jìn)行保存;
步驟6、用改進(jìn)后的inceptionv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)異常行為圖像進(jìn)行識(shí)別,完成異常行為識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟1具體按照以下實(shí)施:在網(wǎng)上下載含有異常行為的視頻,得到數(shù)據(jù)集。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟2中,基于時(shí)空信息的視頻幀提取方法設(shè)置視頻幀數(shù)為每秒30幀。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟3具體按照以下實(shí)施:調(diào)整圖片大小為299*299*3。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟4中訓(xùn)練集和測(cè)試集中圖片數(shù)量的比例為8:2。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟5中對(duì)inceptionv3網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行改進(jìn)具體按照以下實(shí)施:先通過2個(gè)卷積核為3*3大小的conv1卷積層,然后接1個(gè)卷積核為3*3大小的conv2層,再連接1個(gè)卷積核為3*3大小的conv padded層,然后連接2個(gè)卷積核大小為3*3大小的pool層,然后接1個(gè)卷積核為3*3大小的conv3層,然后接2個(gè)卷積核為3*3大小的conv4層,然后接1個(gè)卷積核為3*3大小的conv5層,然后接3個(gè)inception層,然后接1個(gè)卷積核為8*8大小的pool層,然后接1個(gè)linear層,最后增加一個(gè)LSTM分類層。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種網(wǎng)絡(luò)的異常行為識(shí)別方法,其特征在于,所述步驟6具體按照以下實(shí)施:利用改進(jìn)的inceptionv3網(wǎng)絡(luò)對(duì)人體異常行為圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取,然后凍結(jié)inceptionv3輸出層,使用LSTM代替輸出層,LSTM分類層對(duì)人體異常行為圖像在不同通道的特征信息進(jìn)行整合并計(jì)算其所對(duì)應(yīng)的預(yù)測(cè)類的概率,輸出具有最大概率的預(yù)測(cè)類作為預(yù)測(cè)結(jié)果,完成異常行為識(shí)別。
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