一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法及系统，包括：S1：收集安防机器人的视频数据，并对采集到的视频数据进行预处理，获得预处理后的视频图像序列；S2：基于帧差法从预处理后的图像序列中提取运动特征；S3：使用循环神经网络构建异常行为识别网络，并设定异常行为识别网络的优化目标；S4：基于改进的随机梯度下降算法优化异常行为识别网络的参数；S5：使用差分进化算法对异常行为识别网络参数进行微调。本发明专利技术能够提升异常行为识别的精准性和鲁棒性，从而为安全防范提供更为可靠的解决方案。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及异常行为智能识别的，尤其涉及一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法和系统。

技术介绍

1、随着社会的发展和科技的进步，安防领域的需求日益增长。安防机器人作为一种集成了先进感知、智能分析和实时响应能力的新型设备，受到了广泛关注和应用。其在监控、巡逻、安全预警等方面具有巨大的潜力，为保障公共安全、保护财产等方面提供了有力支持。然而，随着安防机器人的应用场景变得越来越复杂多样，对于异常行为的智能识别成为了一项迫切需求。传统的方法往往受到诸如图像质量、光照条件等因素的限制，导致其在复杂环境下的准确性和鲁棒性不尽如人意。同时，传统的异常行为识别方法在对动态场景的处理上，由于缺乏对运动特征的深度挖掘，容易受到背景干扰，从而影响了识别的准确性。另外，现有的识别方法在网络结构和参数优化方面也存在一定的局限性。传统的网络结构可能难以捕捉到复杂场景下的异常行为特征，导致识别性能有限。而在参数优化方面，传统的算法可能会陷入局部最优解，无法充分发挥网络的性能。

技术实现思路

1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于安防机本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，所述步骤S1中预处理过程中使用基于视频数据的三维去噪算法，计算方式为：

3.根据权利要求2所述的基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，所述步骤S2中，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，所述步骤S3中，包括以下步骤：

5.根据权利要求4所述的基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，所述步骤S4中，包括以下步骤：

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【技术特征摘要】

1.一种基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，所述步骤s1中预处理过程中使用基于视频数据的三维去噪算法，计算方式为：

3.根据权利要求2所述的基于安防机器人对异常行为智能识别方法，其特征在于，所述步骤s2中，包括以下步骤：

4.根据权利要求3所述的基于...

【专利技术属性】
技术研发人员：顾涛，李昭生，马松，
申请(专利权)人：无锡科棒安智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：