【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智慧城市安全监控，涉及一种基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测的方法。
技术介绍
1、伴随着信息技术的进步，城市的信息化逐渐体现在城市治理的方方面面，通过大数据能够即使通报各路段的道路上的行车情况和城市的拥堵情况，从而通过智慧城市提供更优的行车方案。
2、目前，对于监控设备主要为固定视角的监控设备，无法做到能够实时监控周围情况，虽然球基的监控能够监控更广的范围，但是其仍然存在诸多问题，如无法做到局部重点区域的增强，从而重点监控，无法在暴力事件发生之前提出预警。
3、伴随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的方法在各行各业得到快速发展，基于深度学习的检测算法也不断被提出，取得了非常大的性能提升。然而，针对智慧城市的建设中监控的预警相关的研究目前处在基础阶段，因为暴力事件的预警目前是能够极大改善城市安保，改善城市市民安全感的重要方式，需要更多的研究者加入来提升智慧城市的安全性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术存在的缺点，设计提...
【技术保护点】
1.一种基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测方法，其特征在于，步骤S4所述融合后的音视特征VA为：
3.根据权利要求2所述基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测方法，其特征在于，步骤S5所述类别激活映射生成暴力事件的定位过程为：其中，CAMERP/CMP代表类别激活映射，从而生成暴力事件的位置信息，代表归一化函数，Φi代表属于第i类的概率，VAi代表第i类所在的层的音视融合特征。
4.根据权利要求3所述基于多模态融合...
【技术特征摘要】
1.一种基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测方法，其特征在于，步骤s4所述融合后的音视特征va为：
3.根据权利要求2所述基于多模态融合的全景安全监控城市暴力事件检测方法，其特征在于，步骤s5所述类别激活映射生成暴力事件的定位过程为：其中，camerp/cmp代表类别激活映射，从而生成暴力事件的位置信息，代表归一化函数，φi代表属于第i类的概率，vai代表第i类所在的层的音视融合特征。
4.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘寒松，王永，王国强，刘瑞，李越，
申请(专利权)人：松立控股集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。