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公开(公告)号：CN110633624A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910681414.8
申请日：2019-07-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的机器视觉人体异常行为识别方法，包括人脸属性检测、表情分析、姿态分析、人体异常行为分析。首先对视频中的行人进行人脸检测，将检测到的人脸归一化后输入人脸属性、表情检测模型，得到行人的属性和面部表情；同时对视频中的行人进行人体骨骼关键点检测，得到人体骨骼位位置信息；最后对行人属性，面部表情、姿态特征利用本发明提出的特征融合方法，将融合后的数据输入人体异常行为分析模型分析行人的异常行为，人体异常行为分析模型的设计采用提出的分组交叉传递的思想，该方法具有较好的鲁棒性、移植性、速度快，本方法可以嵌入到摄像头中，分析当前场景中行人的行为；特别是在安防领域应用有深远的意义。
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公开(公告)号：CN110633624B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201910681414.8
申请日：2019-07-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合的机器视觉人体异常行为识别方法，包括人脸属性检测、表情分析、姿态分析、人体异常行为分析。首先对视频中的行人进行人脸检测，将检测到的人脸归一化后输入人脸属性、表情检测模型，得到行人的属性和面部表情；同时对视频中的行人进行人体骨骼关键点检测，得到人体骨骼位位置信息；最后对行人属性，面部表情、姿态特征利用本发明提出的特征融合方法，将融合后的数据输入人体异常行为分析模型分析行人的异常行为，人体异常行为分析模型的设计采用提出的分组交叉传递的思想，该方法具有较好的鲁棒性、移植性、速度快，本方法可以嵌入到摄像头中，分析当前场景中行人的行为；特别是在安防领域应用有深远的意义。
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公开(公告)号：CN111339849A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010092608.7
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种融合行人属性的行人重识别方法，首先对视频中的行人检测，将检测到的行人输入的本发明设计的行人重识别网络，通过行人属性预测分支获得行人属性的特征向量，然后将该向量融合到行人识别分支，最后行人识别分支输出包含有行人属性的行人特征向量。本方法设计了一个端到端的网络结构，通过预测行人属性获得行人属性的特征向量，将行人属性的特征向量融合到行人识别分支，帮助完成行人重识别的任务，提高了行人重识别的精度，模型有更好的鲁棒性和泛化能力；同时在一次前向推理过程完成两个任务，速度基本上不受影响；本发明提出的融合行人属性的行人重识别方法对行人重识别在安防领域的应用有深远的意义。
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