摘要
本发明提供了一种校园异常行为检测方法、装置及电子设备,属于人工智能与生物信号处理技术领域,其方法包括:获取校园场景下监控区域内目标人物的面部表情特征、身体动作特征、语音情绪特征以及生理信号数据;将面部表情特征、语音情绪特征、身体动作特征以及生理信号数据进行融合,得到融合数据;基于预设的时序模型对融合数据进行情绪识别以及行为预测,得到分析结果;基于分析结果预测是否发生异常行为并在预测的结果为发生异常行为时进行预警。本发明有效地解决了现有技术中因未充分考虑情绪和生理信号在异常行为检测中的应用而导致实际检测结果仍存在安全隐患的技术问题。
技术关键词
面部表情特征
情绪特征
动作特征
连续图像数据
校园场景
语音
生理
生物信号处理技术
身体
脉搏信号提取
热成像
姿态估计算法
电子设备
麦克风阵列
红外摄像头
数据处理模块
心理健康
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摄像设备
动作识别方法
神经网络模型
情绪特征
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多维特征向量
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情绪特征