深度学习支持的校园监控视频异常检测方法及系统

本发明涉及深度学习支持的校园监控视频异常检测方法及系统，涉及校园安防监控领域，包括：接收人员定位点云和视频信息，通过深度学习分析获得监控人群定位点云。将监控对象分为与校内定位点云重合的一类对象和非重合的二类对象。对二类对象进行职业识别。当一类对象进入禁区、二类对象未按预设路径移动或职业标识未知时，进行异常标识。本申请解决了现有校园监控无法对不同监控对象进行差异化监测和精准异常行为识别，导致校园监控的智能化水平和安全保障能力不足的技术问题，达到了基于深度学习对校内人员和外来人员实现精准定位、分类和异常标识，提高校园监控的智能化水平和安全保障能力的技术效果。