【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及视频监控，尤其涉及一种未归行为识别方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、在现实生活中，需要对某些特定的生产生活场景(如半封闭场所或者养老院等)中人员进行离开回归行为的监控管理。传统的管理方法主要依靠人工观察或者对视频监控监督，这种方法不仅效率低下，而且容易出现监管错漏的情况，且存在一定的滞后性，监督人员很难在第一时间发现处置，而根据检测到的离开未归行为进行实时的预警，提醒监管人员及时做出响应。
2、通过红外人体识别方式，可以识别人体运动状态，但是温度对于环境有较强依赖，利用温度判断很容易出现漏检和误检，且无法精确到具体人员身份。通过深度学习人体行为识别的方法，提取人体姿态构建人体目标，往往会忽略其他关键人员分类特征，检测效果较差。基于神经网络识别人体行为时，虽然精准度与效率较高，但是计算量大，且需要大量数据支持，当特定场景下样本数据不丰富时，学习效果相对较差，使用范围限制性强。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种未归行为识别方法、装置、设备及介质，以解决目前...
【技术保护点】
1.一种未归行为识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据进行人像识别、着装识别以及进出口识别，得到目标样本集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据与各所述目标视频片段匹配的待处理图像，确定所述目标样本集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据与各所述目标视频片段匹配的图像流数据集，确定所述目标样本集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标样本集合对预训练模型进行训练，确定未归行为识别模型，包括
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【技术特征摘要】
1.一种未归行为识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标视频数据进行人像识别、着装识别以及进出口识别，得到目标样本集合，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据与各所述目标视频片段匹配的待处理图像，确定所述目标样本集合，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据与各所述目标视频片段匹配的图像流数据集，确定所述目标样本集合，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标样本集合对预训练模型进行训练，确定未归行为识别模型，包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：周红亮，赵武阳，陈瀚，
申请(专利权)人：北京升哲科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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