【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能行为监控，特别是涉及一种智能交互行为监测方法、系统、设备和存储介质。
技术介绍
1、在智能行为监控领域中，计算机视觉和深度学习技术被广泛应用于实时动作识别。通过使用深度学习模型，系统能够学习和理解复杂的人体动作，使其在监测人体姿态、活动和行为方面取得显著的精度和效果。这些智能行为监控系统在安全监控方面可用于检测异常行为，例如盗窃、攻击或突发事件，从而及时采取预防和响应措施。在智能安防应用中，它们还可以与其他安防设备集成，如视频摄像头、传感器和报警系统，形成一个综合的安全解决方案。
2、目前现有技术存在的问题在于，一方面是单一模态数据不足，传统系统通常依赖于单一模态的数据，导致对于多样化场景的理解不足，难以全面把握场景中的细节和复杂性，另一方面是多模态集成不足，多模态系统中存在的数据集成和交互不足的问题，会限制系统在实时动态场景中的适应性和准确性，此外，还存在知识库表达不灵活、缺乏用户交互性以及对于复杂事件建模不足的问题，比如现有系统中的场景知识库往往结构简单，对于动态交互和事件的建模能力有限，无法很好地适应...
【技术保护点】
1.一种智能交互行为监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，所述基于监测场景，采用视觉分析和语义提取，构建场景知识库的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，当采用自动化捕捉更新对所述场景知识库进行动态更新时，所述动态更新的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，所述采用视觉算法对所述场景知识库进行实时动态更新的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，所述采用大模型对所述场景知识库进行...
【技术特征摘要】
1.一种智能交互行为监测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，所述基于监测场景，采用视觉分析和语义提取，构建场景知识库的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，当采用自动化捕捉更新对所述场景知识库进行动态更新时，所述动态更新的步骤包括：
4.根据权利要求3所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，所述采用视觉算法对所述场景知识库进行实时动态更新的步骤包括：
5.根据权利要求3所述的智能交互行为监测方法，其特征在于，所述采用大模型对所述场景知识库进行定时动态更新的步骤包括：
6.根据权利要求1所述的智能交互行...
【专利技术属性】
技术研发人员：谢雪梅，钟雨彤，潘睿，卜凡，
申请(专利权)人：西安电子科技大学广州研究院，
类型：发明
国别省市：
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