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基于深度学习的办公场所人员行为轻量级目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的办公场所人员行为轻量级目标检测方法,属于图像检测技术领域。本发明基于所改进的C3S模块以及FPN模块,可以方便地应用到目标场所的指定的目标对象的检测任务中,且检测任务的精度高、复杂度低。本发明可以用于对指定的办公场所的人员行为进行检测,将实时监控的目标场所的图像输入到本发明的目标检测网络模型,基于其输出即可得到对应的检测结果。本发明可以用于运维场所的目标检测,也可以用于其他业务场景的目标检测,如营业场所监控场景、重要区域安防监控场景、重要设施监控场景等,模型对人员违规行为、场所及设备异常状态的检测能力将进一步得到提升。

著录项

  • 公开/公告号CN114360064A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学;

    申请/专利号CN202210010800.6

  • 申请日2022-01-06

  • 分类号G06V40/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/80;

  • 代理机构电子科技大学专利中心;

  • 代理人周刘英

  • 地址 611731 四川省成都市高新区(西区)西源大道2006号

  • 入库时间 2023-06-19 14:57:41

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-15

    公开

    发明专利申请公布

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