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一种面向交通监控场景的异常事件识别方法及系统
申请人信息
- 申请人:暗物智能科技(广州)有限公司
- 申请人地址:511466 广东省广州市南沙区金隆路37号16层
- 发明人: 暗物智能科技(广州)有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种面向交通监控场景的异常事件识别方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311785953.9 |
| 申请日 | 2023/12/25 |
| 公告号 | CN117456482A |
| 公开日 | 2024/1/26 |
| IPC主分类号 | G06V20/54 |
| 权利人 | 暗物智能科技(广州)有限公司 |
| 发明人 | 陈崇雨; 曾翔钰; 董乐 |
| 地址 | 广东省广州市南沙区金隆路37号16层 |
摘要文本
暗物智能科技(广州)有限公司取得“一种透气窗帘布”专利技术，本发明公开了一种面向交通监控场景的异常事件识别方法及系统，属于异常数据识别技术领域，其中方法包括如下步骤：从目标场景的摄像头实时图像数据中识别并定位出各个实体；在时间维度上对各个实体进行追踪，获得各个实体的特征轨迹；对各个实体进行特征提取，获得各个实体的实体属性；对实体属性进行建模学习；将各个实体的特征轨迹和学习后的实体属性组成综合特征向量，将综合特征向量输入至训练好的分类器中，获得异常行为类型；该方法可以在保持较高识别性能的同时，解决数据要求高和算力要求高的问题。
专利主权项内容
1.一种面向交通监控场景的异常事件识别方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、从目标场景的摄像头实时图像数据中识别并定位出各个实体；S2、在时间维度上对各个实体进行追踪，获得各个实体的特征轨迹；S3、对各个实体进行特征提取，获得各个实体的实体属性；S4、对所述实体属性进行建模学习；S5、将各个实体的特征轨迹和学习后的实体属性组成综合特征向量，将所述综合特征向量输入至训练好的分类器中，获得异常行为类型。