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公开(公告)号：CN113435262A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110634729.4
申请日：2021-06-08
Applicant: 上海电机学院
Abstract: 本发明涉及一种基于双流膨胀3D卷积网络的异常行为识别方法和预警系统，方法包括将实时获取的监控数据载入预先建立并训练好的双流膨胀3D卷积网络中，获取异常行为识别结果，用于进行异常预警；双流膨胀3D卷积网络包括第一膨胀3D卷积网络、第二膨胀3D卷积网络和全连接层，第一膨胀3D卷积网络和第二膨胀3D卷积网络的输出均连接全连接层，第一膨胀3D卷积网络和第二膨胀3D卷积网络均基于Inceptionv1模型增加时间维度扩展为3D网络。与现有技术相比，本发明基于inceptionv1网络对3D卷积网络进行了改进，从而搭建出双流膨胀3D卷积网络；双流膨胀3D卷积网络有效地利用了帧间运动信息的问题，考虑到了视频序列中隐藏运动信息，从而降低了相似行为误判的发生率。
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