公开(公告)号：CN113837306B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202111153566.4

申请日：2021-09-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  刘金帅 ,  孙苏云 ,  郭剑 ,  韩崇 ,  王娟 ,  尚红梅 ,  相亚杉 ,  陈入钰

IPC: G06V20/52 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法，首先对视频集合进行预处理，得到视频序列，然后预处理得到人体关键点坐标。其次，一旦人体关键点坐标被确定，依照人体骨架自然连接，多帧累积之后得到一段时间内人体的关键点时空图模型。然后利用神经网络，通过空间卷积模块和时间卷积模块的交替工作，提取行为特征，描述行为模式。最后使用自动编码器网络，利用其难以对异常数据进行编码再重构的性质，通过对比重构误差，进行异常检测。本方法数据量小，计算成本低，并且训练过程不需要人工标注的数据，大大提高了异常检测的适用性。

公开(公告)号：CN113837306A

公开(公告)日：2021-12-24

申请号：CN202111153566.4

申请日：2021-09-29

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 孙力娟 ,  刘金帅 ,  孙苏云 ,  郭剑 ,  韩崇 ,  王娟 ,  尚红梅 ,  相亚杉 ,  陈入钰

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于人体关键点时空图模型的异常行为检测方法，首先对视频集合进行预处理，得到视频序列，然后预处理得到人体关键点坐标。其次，一旦人体关键点坐标被确定，依照人体骨架自然连接，多帧累积之后得到一段时间内人体的关键点时空图模型。然后利用神经网络，通过空间卷积模块和时间卷积模块的交替工作，提取行为特征，描述行为模式。最后使用自动编码器网络，利用其难以对异常数据进行编码再重构的性质，通过对比重构误差，进行异常检测。本方法数据量小，计算成本低，并且训练过程不需要人工标注的数据，大大提高了异常检测的适用性。