一種復(fù)雜環(huán)境的個體行為識別的方法及系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111460232.1 申請日 -
公開（公告）號 CN114120240A 公開（公告）日 2022-03-01
申請公布號 CN114120240A 申請公布日 2022-03-01
分類號 G06V20/52（2022.01）I;G06V20/40（2022.01）I;G06V10/774（2022.01）I;G06V10/764（2022.01）I;G06V10/54（2022.01）I;G06V10/62（2022.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 侍宇飛;李新賢 申請（專利權(quán)）人 廣州辰創(chuàng)科技發(fā)展有限公司
代理機(jī)構(gòu) 廣州新諾專利商標(biāo)事務(wù)所有限公司 代理人 吳澤燊
地址 510640廣東省廣州市天河區(qū)高唐路235號07棟0601（僅限辦公用途,不可作廠房）
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種復(fù)雜環(huán)境的個體行為識別的方法，設(shè)置圖像信息分類器，根據(jù)獲取的圖像信息的紋理信息對所述選取的圖像進(jìn)行分類，確定復(fù)雜環(huán)境的圖像的個體的密集度等級；可以將所述圖像信息按照時間順序和/或相關(guān)性順序分為n段，對每段視頻信息提取像素點(diǎn)的移動軌跡，根據(jù)所述復(fù)雜環(huán)境的圖像的個體的密集度等級對視頻信息進(jìn)行選段，若所述密集度等級越高則選段內(nèi)容越小，若所述密集度等級越小，則選擇分段的內(nèi)容越多，對復(fù)雜環(huán)境中的個體運(yùn)動軌跡進(jìn)行分解，得到正對于復(fù)雜環(huán)境的個體運(yùn)動的數(shù)據(jù)點(diǎn)集合，構(gòu)建個體行為分析模型并進(jìn)行訓(xùn)練，將所述檢測運(yùn)動模式分解為軌跡點(diǎn)集的形式，作為測試集輸入到所述分析模型以此完成特定行為動作的識別。