公开(公告)号：CN113449609B

公开(公告)日：2024-09-06

申请号：CN202110643907.X

申请日：2021-06-09

Applicant: 东华大学

Inventor： 张义红 ,  蒲安会 ,  李德敏

IPC: G06V40/20 ,  G06V40/16 ,  G06V10/44 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法，包括以下步骤：1)对于待检测的地铁行为图像，通过构建HigherHRNet模型提取人体关节特征，包括关节点位置特征、关节点移动的特征以及人体移动的特征；2)根据提取出的人体关节特征构建进行预处理后形成数据集；3)采用DNN深度神经网络对数据集进行违规动作的识别，进而判断是否出现违规行为。与现有技术相比，本发明具有准确识别、区分人像、有效识别躺卧和不戴口罩行为等优点。

公开(公告)号：CN113449609A

公开(公告)日：2021-09-28

申请号：CN202110643907.X

申请日：2021-06-09

Applicant: 东华大学

Inventor： 张义红 ,  蒲安会 ,  李德敏

IPC: G06K9/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于改进HigherHRNet模型和DNN网络的地铁违规行为预警方法，包括以下步骤：1)对于待检测的地铁行为图像，通过构建HigherHRNet模型提取人体关节特征，包括关节点位置特征、关节点移动的特征以及人体移动的特征；2)根据提取出的人体关节特征构建进行预处理后形成数据集；3)采用DNN深度神经网络对数据集进行违规动作的识别，进而判断是否出现违规行为。与现有技术相比，本发明具有准确识别、区分人像、有效识别躺卧和不戴口罩行为等优点。