摘要
本申请涉及一种行人轨迹异常检测方法、装置和电子设备,其中,该行人轨迹异常检测方法包括:获取若干行人再识别数据、人脸识别数据和物联网数据,物联网数据包括物联网系统提供的行人位置数据;基于相似度确定对应同一行人的行人再识别数据和人脸识别数据,基于行人真实ID确定对应同一行人的人脸识别数据和物联网数据;分别根据各个行人的行人再识别数据、人脸识别数据和物联网数据构建待检测的轨迹数据;通过深度学习模型从待检测的轨迹数据中检测出异常的轨迹数据,异常的轨迹数据为不符合对应行人的正常活动模式的轨迹数据。可以更加准确地对行人轨迹是否异常进行判断,解决了目前的行人轨迹异常检测方法的异常检测准确率较低的问题。
技术关键词
轨迹异常检测方法
人脸识别数据
行人再识别
深度学习模型
异常轨迹
物联网系统
异常数据点
聚类算法
交通工具系统
样本
异常检测装置
打卡系统
电子设备
数据获取模块
门禁系统
处理器
可读存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
动态调度方法
视频流
服务器节点
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分类系统
特征提取模块
图像增强模块
模板
边界特征
深度学习模型
轮廓区域
异常细胞
轮廓特征
深度特征提取