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申请/专利权人：东南大学成贤学院
申请日：2024-04-22
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118298378A
主分类号：G06V20/52
分类号：G06V20/52;G06V20/40;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明涉及校园安全保护领域，特别是涉及一种基于YOLO算法的校园危险行为识别方法。其包括以下具体步骤：S1、收集校园危险行为视频或图片并对视频及图片进行预处理；S2、制作目标对象的数据集；S3、训练YOLO神经网络模型，提取各类别物体的特征；S4、通过摄像头采集视频图像，输入训练好的YOLO神经网络模型；S5、对采集到的监控视频图像中的目标进行分类标注；S6、检测到该区域有危险行为出现后上报预警。本发明通过让系统学习识别大量已被标记的数据集并形成自我识别能力，通过其连接的摄像头等摄像装置获取的图片视频信息进行系统主观识别判断，识别出危险行为后及时报警，解决传统检测方式耗费人力、精力大、无法实时检测、预警慢等弊端。
主权项：1.一种基于YOLO算法的校园危险行为识别方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、收集校园危险行为视频或图片并对视频及图片进行预处理；S2、制作目标对象的数据集；S3、训练YOLO神经网络模型，提取各类别物体的特征；S4、通过摄像头采集视频图像，输入训练好的YOLO神经网络模型；S5、对采集到的监控视频图像中的目标进行分类标注；S6、检测到该区域有危险行为出现后上报预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东南大学成贤学院 一种基于YOLO算法的校园危险行为识别方法
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