一种人体异常行为识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113449679A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110797329.5

    申请日:2021-07-14

    摘要: 本发明公开了一种人体异常行为识别方法和装置,包括:获取安检场景下的训练视频数据,进行分帧预处理得到训练视频帧图像集,并对每一训练视频帧图像进行分类并赋予标签信息,作为训练样本集;根据生成器残差块构建的第一残差网络搭建生成器,根据判别器残差块构建的第二残差网络搭建判别器,根据训练样本集、预设的第一损失函数和预设的优化函数对生成器和判别器构建的生成对抗网络进行训练得到优化后的判别器模型;根据优化后的判别器模型构建得到分类器,对分类器进行训练得到分类器模型;获取安检场景下的视频数据,对视频数据进行分帧预处理得到视频帧图像,将视频帧图像输入分类器模型,得到异常行为识别分类结果。高效识别安检场景下的人体异常行为。

    一种基于PK平台的应用安装器及其安装方法

    公开(公告)号:CN113094057A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110354957.6

    申请日:2021-04-01

    IPC分类号: G06F8/61 G06F8/65 G06F8/71

    摘要: 本发明提供了一种基于PK平台的应用安装器及其安装方法。所述一种基于PK平台的应用安装器应用于银河麒麟操作系统,包括自定义.kyl格式安装包,所述自定义.kyl格式安装包支持安装.deb软件包,支持.deb软件包双击安装,用户可通过双击待安装.deb软件包,或点击浏览器中待安装.deb软件包链接的方式,启动所述应用安装器,所述应用安装器通过所述自定义.kyl格式安装包,自动或经提示后安装所述待安装.deb软件包到所述银河麒麟操作系统。本发明在银河麒麟操作系统中为用户提供了windows系统下安装软件的用户体验。

    基于人体行为识别技术的人机交互安全监控系统

    公开(公告)号:CN112454365A

    公开(公告)日:2021-03-09

    申请号:CN202011396870.7

    申请日:2020-12-03

    IPC分类号: B25J9/16 B25J13/08

    摘要: 本发明提供了一种基于人体行为识别技术的人机交互安全监控系统。所述基于人体行为识别技术的人机交互安全监控系统通过智能监控系统智能识别机器手臂动作,并通过机器人控制系统实现人机交互,具体包括以下步骤:步骤S1、建立机器手臂行为识别系统;步骤S2、识别机器手臂和操作人员行为;步骤S3、根据识别出的机器手臂和操作人员行为,采用结合前后动作关联的案例推理方法,推理出对方的行为类别,实现人机交互。本发明通过在机器设备关键位置安装摄像头,在人‑机有交互的位置进行监控,智能视频监控系统可以识别出机器人的机器手动作,实现人机交互。

    一种人体异常行为识别方法和装置

    公开(公告)号:CN113449679B

    公开(公告)日:2023-02-03

    申请号:CN202110797329.5

    申请日:2021-07-14

    摘要: 本发明公开了一种人体异常行为识别方法和装置,包括:获取安检场景下的训练视频数据,进行分帧预处理得到训练视频帧图像集,并对每一训练视频帧图像进行分类并赋予标签信息,作为训练样本集;根据生成器残差块构建的第一残差网络搭建生成器,根据判别器残差块构建的第二残差网络搭建判别器,根据训练样本集、预设的第一损失函数和预设的优化函数对生成器和判别器构建的生成对抗网络进行训练得到优化后的判别器模型;根据优化后的判别器模型构建得到分类器,对分类器进行训练得到分类器模型;获取安检场景下的视频数据,对视频数据进行分帧预处理得到视频帧图像,将视频帧图像输入分类器模型,得到异常行为识别分类结果。高效识别安检场景下的人体异常行为。

    基于人工智能技术的网课在线学生学习行为识别系统

    公开(公告)号:CN112270277A

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN202011203539.9

    申请日:2020-11-02

    IPC分类号: G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04

    摘要: 本发明提供了一种基于人工智能技术的网课在线学生学习行为识别系统。所述基于人工智能技术的网课在线学生学习行为识别系统包括人体表情识别系统或/和人体行为识别系统,所述人体表情识别系统识别学生包括厌倦、疲惫的微表情,所述人体行为识别系统识别学生包括打瞌睡、视线不专注、开小差的行为,所述人体表情识别系统或/和人体行为识别系统通过深度学习神经网络识别学生学习状态,输出学生学习状态效果。本发明能够实现对上网络课学生学习状体的自动识别,对教师授课效果评估提供数据支持。