【技术实现步骤摘要】
一种斗殴行为识别预警方法及其识别预警系统
本专利技术属于人工智能
，具体涉及一种斗殴行为识别预警方法及其识别预警系统。
技术介绍
随着时代的发展和社会的进步，居民对于居住环境的安全要求十分看重，在社区环境里偶尔发生打架斗殴事件，威胁着居民的人身财产安全，并且对于打架斗殴事件如果不及时加以制止，会造成严重的后果，因此急需一种对于斗殴行为进行快速识别并且进行实时预警的技术。现有技术中，现有的斗殴行为识别技术主要有如下方向：1)直接使用视频分类的方式去进行行为的分类，缺陷是人与人之间的交互情况时复杂的不如类别与类别之间有非常明显的区分，视频分类是基于场景的，场景中的背景增加了干扰项，使得本来就难以区分的斗殴行为更难辨认；2)使用行人检测检测出行人框之后，对框中人物的行为进行分类，该技术会提取一系列的时序帧，然后对框中的人的连续动作去进行一个动作的分类，然而，这种方法会存在两种缺陷，一是行人检测和行为分类这两个模型是级联的，如果希望行为分类做得好前提也需要行人检测得精准；二是斗殴行为是人与人之间...
【技术保护点】
1.一种斗殴行为识别预警方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1：根据现有的斗殴行为图像，基于神经网络建立斗殴行为识别模型；/nS2：对斗殴行为识别模型进行多维动态行为识别补偿，得到补偿后斗殴行为识别模型；/nS3：实时获取现场视频，根据现场视频，使用补偿后斗殴行为识别模型进行识别，得到斗殴行为识别结果；/nS4：根据实时获取的斗殴行为识别结果，判断是否发生斗殴，若是则进入步骤S5，否则返回步骤S3；/nS5：开始采集斗殴视频，发出警报，根据斗殴视频进行人脸识别，得到并保存人脸识别结果；/nS6：根据实时获取的斗殴行为识别结果，判断斗殴是否结束，若是则结束采集斗殴视频，关闭...
【技术特征摘要】
1.一种斗殴行为识别预警方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：根据现有的斗殴行为图像，基于神经网络建立斗殴行为识别模型；
S2：对斗殴行为识别模型进行多维动态行为识别补偿，得到补偿后斗殴行为识别模型；
S3：实时获取现场视频，根据现场视频，使用补偿后斗殴行为识别模型进行识别，得到斗殴行为识别结果；
S4：根据实时获取的斗殴行为识别结果，判断是否发生斗殴，若是则进入步骤S5，否则返回步骤S3；
S5：开始采集斗殴视频，发出警报，根据斗殴视频进行人脸识别，得到并保存人脸识别结果；
S6：根据实时获取的斗殴行为识别结果，判断斗殴是否结束，若是则结束采集斗殴视频，关闭警报，并结束斗殴行为识别预警方法，否则重复步骤S6。
2.根据权利要求1所述的一种斗殴行为识别预警方法，其特征在于：所述步骤S1中，斗殴行为包括假性斗殴行为和真实斗殴行为。
3.根据权利要求2所述的一种斗殴行为识别预警方法，其特征在于：所述斗殴行为图像包括真实斗殴行为的正样本数据集和假性斗殴行为的负样本数据集；
根据现有的斗殴行为图像，基于神经网络建立斗殴行为识别模型，排除假性斗殴行为，斗殴行为识别模型得到的斗殴行为识别结果为真实斗殴行为的识别结果。
4.根据权利要求1所述的一种斗殴行为识别预警方法，其特征在于：所述步骤S1中，所述斗殴行为识别模型包括2D卷积模块、3D卷积模块以及CFAM时空信息融合模块，所述2D卷积模块和3D卷积模块并列设置，2D卷积模块的输入层和3D卷积模块的输入层组合构成神经网络的输入层，2D卷积模块的输出层和3D卷积模块的输出层均与CFAM时空信息融合模块连接，所述CFAM时空信息融合模块的输出层构成神经网络的输出层。
5.根据权利要求1所述的一种斗殴行为识别预警方法，其特征在于：所述步骤S1的具体步骤为：
S1-1：将现有的斗殴行为图像划分为训练数据集和测试数据集；
S1-2：使用训练数据集对神经网络进行训练，建立初始的斗殴行为识别模型；
S1-3：对初始的斗殴行为识别模型进行压缩处理，得到压缩后的斗殴行为识别模型；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏文烈，
申请(专利权)人：广州市微智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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