← 返回列表
一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法及系统
摘要文本
本发明公开了一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法及系统，包括：S1：收集安防机器人的视频数据，并对采集到的视频数据进行预处理，获得预处理后的视频图像序列；S2：基于帧差法从预处理后的图像序列中提取运动特征；S3：使用循环神经网络构建异常行为识别网络，并设定异常行为识别网络的优化目标；S4：基于改进的随机梯度下降算法优化异常行为识别网络的参数；S5：使用差分进化算法对异常行为识别网络参数进行微调。本发明能够提升异常行为识别的精准性和鲁棒性，从而为安全防范提供更为可靠的解决方案。。百度搜索马 克 数 据 网
申请人信息
- 申请人:无锡科棒安智能科技有限公司
- 申请人地址:214100 江苏省无锡市新吴区硕放里河路23
- 发明人: 无锡科棒安智能科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311563231.9 |
| 申请日 | 2023/11/22 |
| 公告号 | CN117541991A |
| 公开日 | 2024/2/9 |
| IPC主分类号 | G06V20/52 |
| 权利人 | 无锡科棒安智能科技有限公司 |
| 发明人 | 顾涛; 李昭生; 马松 |
| 地址 | 江苏省无锡市新吴区硕放里河路23 |
专利主权项内容
1.一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：收集安防机器人的视频数据，并对采集到的视频数据进行预处理，获得预处理后的视频图像序列；S2：基于帧差法从预处理后的图像序列中提取运动特征；S3：使用循环神经网络构建异常行为识别网络，并设定异常行为识别网络的优化目标；S4：基于改进的随机梯度下降算法优化异常行为识别网络的参数；包括计算更新动量项，对异常行为识别网络的参数进行更新；S5：使用差分进化算法对异常行为识别网络参数进行微调。 来源：马 克 数 据 网