【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于视频监控及安保，涉及一种基于图注意力网络的异常行为预警方法。
技术介绍
1、在大型会议场馆、重点安全保卫区域等场所，通常布设有视频监控装置作为安保辅助措施。但现有的视频监控系统一般只提供事后查询功能，无法对潜在的风险进行实时分析，及时发现异常行为，进行预警并及时处置潜在风险。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对上述问题，提供一种基于图注意力网络的异常行为预警方法，实现对典型异常行为的实时检测，并进行综合研判，提高风险预警灵敏度。
2、本专利技术的技术方案如下：
3、一种基于图注意力网络的异常行为预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
4、(1)数据采集与处理：
5、主要采集视频和各类传感器探测信息，视频采用国标协议对接，传感器信息包括雷达、摄像机、振动光纤、张力围栏、无线震动传感器的感知探测信息，感知探测信息采集采用对应设备的私有协议；
6、(2)行为特征提取：
7、在特征提取之前，对数据进行预处理，对输入的原始视频进行处理，标注人体关键点信息，使用人体姿态估计框架估计的人体关键点像素位置和置信分数，获得人体关键点序列；
8、在特征提取阶段，对人体关键点序列进行动态时空图的构建，根据人体骨骼的自然连接规范，将一帧画面内各个关键点相连；根据人体行为的时序连续关系，将相邻帧的同一关键点相连，获得描述关键点运动轨迹的边集，静态人体关键点时空图和对应的图邻接矩阵；同时，根据不同行为样本造成
9、(3)异常行为判定：
10、首先，使用重构模型中常用的自动编码器，将128维行为特征依次经过4个稀疏编码隐藏层，逐步降低到2维行为特征；然后，使用聚类模型对2维行为特征进行聚类表达，利用异常行为发生概率小、将所有样本特征进行聚类后异常行为样本会远离聚类中心的特性，根据局部密度的不同来筛选离群样本，完成异常行为的定义和检测；
11、(4)综合研判预警：
12、根据距离结合不同精度特点的传感器信息及人员异常行为信息，进行融合分析，分级预警。
13、本专利技术通过构建基于图注意力网络的典型异常行为预警模型，并将模型应用到智慧管控平台软件中，实现典型的异常行为分级预警功能。经过测试统计，对异常行为事件发生的预警率，达到了96％，异常行为事件从发生到模型预警时间间隔达到1.2秒，有利于及时发现异常行为，提高安保管理效率和水平。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于图注意力网络的异常行为预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图注意力网络的异常行为预警方法，其特征在于，所述步骤(4)的具体实现方式如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于图注意力网络的异常行为预警方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕春花，
申请(专利权)人：北京航天长峰科技工业集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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