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本发明涉及基于时空双流卷积神经网络的危险行为检测方法，包括：拍摄检测场所的实时视频图像；利用目标检测网络检测视频的图像帧中是否存在目标物；将实时视频分割成多个等长时间的时序段图像；对时序段图像进行稀疏采样；从图像帧序列中提取帧间光流，利用时空双流卷积神经网络对视频图像的时间特征和空间特征进行融合；将融合特征输入到分类器，得到目标物行为的分类结果，输出危险行为检测结果。本发明还公开了相应的检测系统。本发明在目标行为检测前对检测场所的实时视频图像进行筛选，减少了运算量；本发明提取时间和空间的特征信息
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113239822 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110542324.8 G06N 3/04 (2006.01)
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