摘要
本发明涉及一种有遮挡下的异常行为识别方法及模型,方法包括:S110、获取用户的包含遮挡场景的异常行为片段;S120、基于所述包含遮挡场景的异常行为片段,计算动态特征参数,所述动态特征参数包括纹理变化、形状变化或运动模式中的一个或多个;S130、基于所述动态特征参数进行行为识别;S140、识别结果包括:正常行为、异常行为、或具体异常行为类型中的一种。本发明通过分析遮挡物的动态特征,间接推断被遮挡肢体的异常动作,解决了传统方法在遮挡场景下的失效问题。
技术关键词
遮挡场景
LBP纹理
识别方法
深度学习模型
动态
时序特征
图像分割算法
深度学习特征提取
运动
模式
视频帧
关系
系统为您推荐了相关专利信息
三维虚拟模型
CT影像数据
数字孪生技术
动态
计算机可执行指令
风险识别方法
一维卷积神经网络
滑动时间窗口
多头注意力机制
多维运动状态
YOLO模型
塔机部件
塔吊部件
识别方法
加权特征