摘要
本发明提供一种校园暴力行为检测方法及装置,方法包括:构建校园场景暴力行为数据集;利用BoT‑SORT算法中、所述YOLOv8模型进行运动轨迹分析,检测校园监控视频暴力行为;设置并利用视频理解模型TSM,以进行视频理解操作,捕捉校园场景暴力行为数据集中的视频序列时序信息,在预置时间维度上对通道特征进行时间偏移操作,在每个时间步的输入特征图中,进行局部时间信息交换,以提取强时序依赖性特征,感知行人目标的动态行为;对视频理解模型TSM以及YOLOv8模型的输出数据进行特征融合操作,得到融合特征图,据以进行校园监控线视频暴力行为检测。本发明解决了由于特征利用不充分导致的漏检和误检、实时性与精度难以兼顾以及校园监控场景中的适应性较差的技术问题。
技术关键词
校园场景
运动轨迹分析
校园监控
长短期记忆模型
融合特征
运动轨迹数据
长短期记忆网络
注意力
时序
序列
追踪算法
模块
通道
视频流
系统为您推荐了相关专利信息
视频问答方法
问答模型
答案
文本编码器
视频编码器
属性散射中心模型
散射特征
融合特征
注意力
前馈神经网络
语音识别模型
活动语音检测方法
声学特征
序列
长短期记忆网络
数据预测方法
深度神经网络模型
生成知识
预测误差
特征值