人员违章行为识别模型训练方法、识别方法及计算机设备

    公开(公告)号:CN111291695B

    公开(公告)日:2023-05-23

    申请号:CN202010097916.9

    申请日:2020-02-17

    Abstract: 本发明公开了一种人员违章行为识别模型训练方法、识别方法及计算机设备。该模型训练方法主要是对训练集样本的局部时空特征和人体姿态特征进行视频片段的全局语义表达,而后基于视频片段的全局语义表达训练得到与特征类型数量相等的第一多分类器,将验证集样本送入多分类器得到相应的三维概率得分矩阵,根据各三维概率得分矩阵生成各行为类别的DS证据理论的证据源,并结合预设证据合成策略计算属于各行为类别的各特征的识别灵敏度权重向量;然后对所有视频样本的局部时空特征和人体姿态特征进行视频片段的全局语义表达,基于视频片段的全局语义表达训练得到第二多分类器;根据识别灵敏度权重向量及第二多分类器构建人员违章行为识别模型。

    多目标跟踪方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN111179311B

    公开(公告)日:2022-08-19

    申请号:CN201911338423.3

    申请日:2019-12-23

    Abstract: 本发明涉及多目标跟踪技术领域,具体涉及多目标跟踪方法、装置及电子设备,方法包括获取目标视频并提取当前图像帧;将当前图像帧输入运动检测模型中同时得到当前图像帧中所有运动目标的检测框以及上一图像帧中运动目标在当前图像帧中的预测框;分别提取检测框的深度特征以及各个历史轨迹的深度特征,得到第一深度特征以及历史轨迹的深度特征;基于预测框、检测框、第一深度特征以及历史轨迹的深度特征,进行特征拼接以得到对应于各个历史轨迹的拼接特征;根据各个历史轨迹的拼接特征,以形成各个运动目标在目标视频中的运动轨迹。同时输出检测框以及预测框,提高跟踪的效率;结合历史轨迹的深度特征保证跟踪的准确性。

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