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          浙江理工大學(xué)包曉安獲國家專利權(quán)

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江理工大學(xué)申請的專利一種基于目標(biāo)和關(guān)鍵點檢測的監(jiān)獄人員異常行為識別方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN117037264B

          龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-29發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉:該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為:202310765937.7,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V40/20;該發(fā)明授權(quán)一種基于目標(biāo)和關(guān)鍵點檢測的監(jiān)獄人員異常行為識別方法是由包曉安;戚旭磊;張娜設(shè)計研發(fā)完成,并于2023-06-27向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

          一種基于目標(biāo)和關(guān)鍵點檢測的監(jiān)獄人員異常行為識別方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明公開了一種基于目標(biāo)和關(guān)鍵點檢測的監(jiān)獄人員異常行為識別方法,涉及監(jiān)獄安防及計算機(jī)視覺領(lǐng)域。本發(fā)明的監(jiān)獄人員異常行為識別模型由人員身份檢測模塊、人體關(guān)鍵點提取模塊和違規(guī)行為識別模塊構(gòu)成,通過人員身份檢測模塊進(jìn)行實時檢測,獲取監(jiān)控中的人員檢測框和身份類別;人體關(guān)鍵點提取模塊根據(jù)檢測框內(nèi)的感興趣區(qū)域預(yù)測輸出人體目標(biāo)的17個人體骨骼關(guān)鍵點的位置;違規(guī)行為識別模塊根據(jù)人體骨骼關(guān)鍵點,計算這些人體骨骼關(guān)鍵點之間的角度和距離,并利用角度和距離特征對所有的關(guān)鍵點信息進(jìn)行異常行為識別。本發(fā)明保證了檢測監(jiān)獄人員異常行為識別準(zhǔn)確性,有效降低人工判斷帶來的誤差和漏檢。

          本發(fā)明授權(quán)一種基于目標(biāo)和關(guān)鍵點檢測的監(jiān)獄人員異常行為識別方法在權(quán)利要求書中公布了:1.一種基于目標(biāo)和關(guān)鍵點檢測的監(jiān)獄人員異常行為識別方法,其特征在于,包括以下步驟: 步驟1:采集實際應(yīng)用場景下的監(jiān)獄人員圖像作為樣本數(shù)據(jù)集,并對樣本中監(jiān)獄人員圖像中的每一個人員位置進(jìn)行標(biāo)注,標(biāo)注的信息包括人員真實框的具體坐標(biāo)、人員的身份類別、人員的人體骨骼關(guān)鍵點; 步驟2:建立監(jiān)獄人員異常行為檢測模型,所述的監(jiān)獄人員異常行為檢測模型由人員身份檢測模塊、人體關(guān)鍵點提取模塊和違規(guī)行為識別模塊構(gòu)成; 步驟3:利用步驟1采集到的樣本數(shù)據(jù)集對監(jiān)獄人員異常行為檢測模型進(jìn)行訓(xùn)練,具體為: 步驟3.1:將標(biāo)注后的監(jiān)獄人員圖像作為人員身份檢測模塊的輸入,獲取圖像中的所有人員的檢測框位置和身份類別,然后根據(jù)檢測框位置截取圖像感興趣區(qū)域并作為人體關(guān)鍵點提取模塊的輸入,預(yù)測輸出人體骨骼關(guān)鍵點位置; 步驟3.2:將監(jiān)獄人員圖像中標(biāo)注的人員真實框和人體骨骼關(guān)鍵點作為標(biāo)簽,分別得到人員身份檢測模塊的目標(biāo)檢測損失、以及人體關(guān)鍵點提取模塊的關(guān)鍵點檢測損失;將目標(biāo)檢測損失和關(guān)鍵點檢測損失作為總損失,完成監(jiān)獄人員異常行為檢測模型的訓(xùn)練; 步驟4:實時獲取監(jiān)控圖像,將實時圖像作為訓(xùn)練好的監(jiān)獄人員異常行為檢測模型輸入,得到圖像中目標(biāo)人員身份類別、檢測框位置以及對應(yīng)的人體骨骼關(guān)鍵點位置; 步驟5:根據(jù)檢測的人體骨骼關(guān)鍵點位置以及預(yù)定義的異常行為規(guī)則,計算不同關(guān)鍵點之間的角度,由違規(guī)行為識別模塊判定圖像中是否存在預(yù)定義的異常行為。

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