申请/专利权人：云南滇东雨汪能源有限公司

申请日：2023-12-19

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN117746500A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V20/40;G06V20/52;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08;G06V10/764

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.09#实质审查的生效;2024.03.22#公开

摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的违章行为识别方法和装置，所述方法包括：从视频中提取连续的多帧图像；其中，多帧图像中均包含设定监测区域；采集基于卷积神经网络的人员检测模型，对多帧图像进行人员检测，以得到多帧图像的人员检测结果；根据多帧图像的人员检测结果，获取设定监测区域中各人员的特征信息；对各人员的特征信息进行分析处理，以得到对应的违章行为识别结果。由此，该方法先检测出人员并获取人员的特征信息，之后对人员的特征信息进行分析处理，从而得到违章行为识别结果，这样可以节省人力，提高监测效率和监测准确度。

主权项：1.一种基于卷积神经网络的违章行为识别方法，其特征在于，包括：从视频中提取连续的多帧图像；其中，所述多帧图像中均包含设定监测区域；采集基于卷积神经网络的人员检测模型，对所述多帧图像进行人员检测，以得到所述多帧图像的人员检测结果；根据所述多帧图像的人员检测结果，获取所述设定监测区域中各人员的特征信息；对各人员的特征信息进行分析处理，以得到对应的违章行为识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南滇东雨汪能源有限公司 基于卷积神经网络的违章行为识别方法和装置

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