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行为识别系统

十牛行为识别系统算法是基于大规模神经网络的深度学习算法,通过勾勒出视频画面中人的骨架结构,把人体骨骼提取成关键函数,根据人体姿态特征的时空特性分析人的行为,一旦出现越界、攀高等异常行为时立即告警。


挑战:有人的地方就有安全问题,安全问题牵动人心


校园欺凌、跳楼自杀、爬墙逃学等各种安全问题,时刻威胁着学生的生命安全;

检所等高危场所,安全问题时刻威胁人员安全,需7*24小时高强度监控;

危险区域工作人员、外部人员异常行为随时导致事故、人员伤和停工停产。


方案:基于骨骼关键点的全场景危险行为识别算法


危险行为侦测算法

本算法是基于大规模神经网络的深度学习算法,通过勾勒出视频画面中人的骨架结构,把人体骨骼提取成关键函数,根据人体姿态特征的时空特性分析人的行为,一旦出现越界、攀高等异常行为时立即告警。


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■  优势一:只有人才会触发告警

只有人才具备人体骨骼,动物或其他物体不具备人的骨骼,只有人才能触发系统预警;

■  优势二:全场景适用

骨骼算法无需适配场景,无论场景中发生什么变化,都不会影响骨骼算法的判断,环境适配能力非常强。相对比目标深度学习算法来说,假如目标没有学习过某类应用场景,前期的识别效果会很差;

■  优势三:不同行为精准捕捉

骨骼算法把人的全身解析成了一节节的骨骼,每一节骨骼在图像中均有对应的虚拟坐标,通过判断骨骼支点在画面中的坐标变化从而判断人的动作变化规律,是非常容易做到的,而且还容易通过人的动作变化分析出场景中的人具体在干什么,这是人形算法或其他算法所不具备的;他对人的动作行为分析具备得天独厚的优势;

■  优势四:时空叠加分析

当前人工智能算法主要停留在图片分析阶段,图片按照时空的定义它最多只是属于空间范围,而对整段视频进行分析则才是属于时间范围,只有叠加了时间和空间的算法才能更精准的分析出结果,骨骼算法的优势就在于时空特性的叠加(肢体动作变化规律),从准确性来讲,它要比其他算法更具备优势,误报更低;


整体部署方案


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危险行为识别举例


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可用算法清单


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应用界面举例

智算盒/智算服务器操作界面


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