摘要
本发明提供一种基于影像AI的智能行为识别与异常检测方法,其通过热成像设备采集人体热源轮廓数据,通过毫米波雷达获取呼吸与体动信号,然后融合人体热源轮廓数据及呼吸与体动信号,基于融合后的信号确定动作连续性及呼吸与体动的微动作特征,并基于动作连续性及微动作特征,确定异常评分,并分级告警。该方法融合了热成像与毫米波雷达数据,解决了传统监测技术误报率高的问题。
技术关键词
异常检测方法
动作特征
轮廓数据
热成像设备
时序分析模块
时间卷积网络
连续性
特征融合网络
训练特征提取模型
信号
红外热成像传感器
雷达
环境传感器数据
热源
传感器模块
差分隐私技术
阈值分割算法
异常检测系统
空间特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
塑料颗粒
识别方法
边缘轮廓
图像识别算法
灰度共生矩阵
多属性时序数据
工业时序数据
异常检测方法
序列
时序特征
数据异常检测方法
多尺度特征提取
冗余校验
强化学习框架
情境要素
冲压生产线
增强子
对比度
分类系统
表面缺陷检测算法