公开(公告)号：CN119992654A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510071032.9

申请日：2025-01-16

Applicant: 郑州大学

Inventor： 林琳 ,  梁秋华 ,  李星元 ,  张镇企 ,  唐朝清

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/62 ,  G06V10/56 ,  G06V10/54 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于视频关键帧洪水中人员动作识别的风险预测方法，包括如下步骤：提取洪水监控视频的关键帧；构建关键帧图像快速动作识别模型；基于灾情特征识别进行风险等级量化。本申请通过集成关键帧提取、三维姿态估计、动作识别及风险量化等多项技术，实现了在复杂洪水环境中的高效、准确的人员行为监测与风险评估；该方法结合单宽流量信息与多类别行为特征，显著提升了风险预测的准确性和可靠性，确保了应急响应的及时性和有效性；采用优化的深度学习模型和高效的数据处理流程，保证了在处理大规模视频数据时的实时性和高性能，大大提高了灾害管理中的监测效率和资源利用率。