摘要
本发明公开了一种适用于评委异常行为的分析方法、装置和系统,所述方法包括以下步骤:通过多个摄像头实时采集评委所在区域的视频流;对获取的视频流进行识别分析;获取视频图像中人物对象的脸部图像及身体的关节点坐标信息;得到姿态特征信息矩阵S1;利用MTCNN提取人脸区域,表示为K1;将人体表情信息K1和人体姿态信息S1进行融合,表示为特征矩阵S2;将融合后的特征矩阵通过具有噪声鲁棒性的残差网络的异常行为识别模型,得到人体姿态最终行为识别结果;提取视频流中的音频信息,对音频信息分别进行文本转换及关键词提取,得到音频关键词集,对异常行为进行预测,得到异常行为预测结果。本发明监测准确,可应对各种场景。
技术关键词
分析方法
关节点
关键词
视频流
人脸表情
噪声鲁棒性
残差网络
音频
马尔可夫模型
序列
融合二值图像
姿态特征
表情特征提取
文本
对象
人体
矩阵
数据获取单元
系统为您推荐了相关专利信息
查询关键词
检索方法
预训练语言模型
文本
滑动窗口方法
锁定控制模块
动态变焦
信号采集模块
生成触发信号
数据处理模块
对话分析方法
策略
情感识别模型
多模态对话
智能护理系统
充电桩智能管理
负荷预测模型
模型超参数
大数据
基因