申请/专利权人：云南大学

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-19

公开（公告）号：CN117912113A

主分类号：G06V40/20

分类号：G06V40/20;G06V40/10;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/62;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/042;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.07#实质审查的生效;2024.04.19#公开

摘要：本发明提供了一种基于人‑物关键点时空交互的扶梯乘客危险行为识别方法，属于危险行为检测领域，方法包括：基于姿态估计算法从待识别视频中提取人体骨架特征，得到骨架序列包括待识别视频每帧图像中的人体关节点位置及各人体关节点的置信度；基于关键点检测算法从待识别视频中提取扶梯特征，得到扶梯关键点序列包括待识别视频每帧图像中的扶梯关键点及扶梯关键边；基于时空图卷积神经网络和时空联合注意力机制处理骨架序列及扶梯关键点序列，以确定人‑物关键点时空交互信息，并确定骨架序列中不同关节点的注意力分数；最终通过全局平均池化层和全连接层输出扶梯乘客行为识别结果。本发明提高了扶梯乘客危险行为的识别精度及效率。

主权项：1.一种基于人-物关键点时空交互的扶梯乘客危险行为识别方法，其特征在于，所述基于人-物关键点时空交互的扶梯乘客危险行为识别方法包括：基于姿态估计算法，从待识别视频中提取人体骨架特征，得到骨架序列；所述骨架序列中包括待识别视频中每一帧图像中的人体关节点位置及各人体关节点的置信度；基于关键点检测算法，从待识别视频中提取扶梯特征，得到扶梯关键点序列；所述扶梯关键点序列中包括待识别视频中每一帧图像中的扶梯关键点及扶梯关键边；基于时空图卷积神经网络和时空联合注意力机制处理骨架序列及扶梯关键点序列，以确定人-物关键点时空交互信息，并确定所述骨架序列中不同关节点的注意力分数，最终通过全局平均池化层和全连接层输出扶梯乘客行为识别结果，以判定所述待识别视频中是否存在扶梯乘客危险行为。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 云南大学 基于人-物关键点时空交互的扶梯乘客危险行为识别方法

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