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一种基于深度神经网络的人群情绪异常检测和定位方法

作者:DMIR    发表时间:2017-04-27    浏览量:114


发明人:郝志峰;郑小宾;蔡瑞初;温雯;王丽娟;陈炳丰

申请时间:2017年4月27日

专利申请号:201710284869.7

申请状态:实质审查


说明:本发明涉及一种基于深度神经网络的人群情绪异常检测和定位方法,通过监控设备获取视频数据,并对其进行视频关键帧数据提取,并从视频关键帧数据获取每一帧的人脸图像数据,并进行对齐、分组、排序预处理,然后输入到训练好的基于卷积神经网络的人脸情绪识别模型中,并通过训练好的人群情绪检测和定位模型,获取监测视频数据中人群情绪异常检测和定位结果并反馈给监控设备工作人员,本发明设计合理,通过模型能够得到人群情绪异常与人群异常之间的关系,避免了人群异常与具体异常事件相关联而导致的检测局限性问题,另外,模型采用了混合的深度神经网络结构模型,从而进一步提高了视频人群情绪异常检测和定位的效率。

系统设计总图: