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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明涉及一种机场安检行为模式分析与异常状态检测方法及系统，包括得到安检员的位置信息；将安检员的工作区域划分成多个子区域；将位置信息与子区域匹配得到区域轨迹；对区域轨迹进行分帧处理并做加窗分析得到第一谱参数；对第一谱参数进行聚类得到聚类结果；获取待检测安检员的第二谱参数，得到第一行为模式序列；将第一行为模式序列输入深度学习长短期记忆网络得到第二行为模式序列；将第二行为模式序列与第一行为模式序列进行相似性度量得到短时行为模式序列次序差；根据短时行为模式序列次序差与预设阈值的关系确定待检测安检员的工作状态。本发明将安检员安检行为模式和异常状态检测建立联系，实现更早、更高效、更精确的异常状态检测。
主权项：1.一种机场安检行为模式分析与异常状态检测方法，其特征在于，所述方法包括：步骤1、通过对预设监控视频中的对象进行多目标检测，以得到安检员的位置信息，其中，所述预设监控视频为安检员为正常工作状态的视频；步骤2、将所述安检员的工作区域划分成Q*Q个子区域，其中，所述工作区域覆盖所述安检员日常工作时的整个地面区域；步骤3、将所述安检员的位置信息与每个所述子区域进行匹配，得到所述安检员的区域轨迹；步骤4、对所述安检员的区域轨迹进行分帧处理并做加窗分析，得到每帧的第一谱参数；步骤5、对所有所述第一谱参数进行聚类，得到聚类结果，聚类结果包括g个类别，其中，每个所述类别对应一种行为模式，所述g个类别对应的g种行为模式构成行为模式库；步骤6、获取待检测监控视频中的待检测安检员对应的第二谱参数，以将所述第二谱参数与所述行为模式库进行匹配，得到第一行为模式序列；步骤7、将至少一部分所述第一行为模式序列输入至深度学习长短期记忆网络，以得到未来某一时刻的第二行为模式序列；步骤8、将所述第二行为模式序列与所述第一行为模式序列进行相似性度量，以得到短时行为模式序列次序差；步骤9、根据所述短时行为模式序列次序差与预设阈值的关系确定待检测安检员的工作状态结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种机场安检行为模式分析与异常状态检测方法及系统
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