摘要
本申请涉及一种人员识别与行为检测方法、装置和安保机器人,所述方法通过多模块协同工作机制和创新的算法设计,实现了从威胁感知到精确干预的全流程智能化处理。该方法不仅克服了现有技术在威胁检测精度和实时性上的平衡难题,还通过深度信息的有效整合,实现了对威胁目标的精确三维定位与追踪。本方法通过深度学习算法优化、三维空间定位等技术,全面提升了安保机器人在复杂环境中的威胁检测能力、响应速度和干预精准度,为高风险场景安全防控提供了有力的技术支持,具有显著的实用价值和推广前景。
技术关键词
安保机器人
视频帧
危险物品识别
状态空间模型
点云模型
中央控制单元
深度相机
时序特征
危险品
神经网络模型
序列
视频分析
人脸特征
三维点云数据
人脸识别模块
人体关键点
深度学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
三维人体姿态
人体关节点坐标
深度学习模型
序列
交叉注意力机制
管理方法
工程量清单
深度学习算法
卷积神经网络模型
覆盖率
三角网格模型
建模分析方法
面片
顶点
分子间相互作用
皖西白鹅
测量方法
ICP算法
RANSAC算法
深度图数据
多模态数据分析
组网优化方法
动态卷积神经网络
模态特征
强化学习算法