【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像分割，具体涉及一种用于学生安全行为分析的图像分割方法。
技术介绍
1、为了保障学生校园内的安全，一般使用图像分割技术结合计算机视觉和深度学习方法，对校园内采集的视频包含的图像帧进行实时监控和分析，实时评估学生的安全状况，提高校园整体安全保障水平。
2、在对校园内采集的视频包含的图像帧进行实时监控和分析的过程中，需要先提取图像帧中学生对应的区域。但是，由于学生的行为模式复杂，且图像帧中不同学生对应的区域之间可能存在重叠，这使得对图像帧中学生对应的区域的分割往往出现过分割的问题，导致基于过分割的学生区域获取的学生安全行为分析结果不准确。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，以解决学生的行为模式复杂导致用于学生安全行为分析的图像分割不准确的问题，所采用的技术方案具体如下：
2、本专利技术一个实施例提供了一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，该方法包括以下步骤：
3、在需要进行学生安全行为分析的位置采集视频...
【技术保护点】
1.一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述图像灰度帧中的学生聚集区域和学生个体区域的获取方法为：
3.根据权利要求1所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述根据图像灰度帧与图像灰度帧的前一帧中对应的学生聚集区域的外接矩形内包含的学生聚集区域的边缘之间的差异，获取学生聚集区域的活动变化度，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述根据学生聚集...
【技术特征摘要】
1.一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述图像灰度帧中的学生聚集区域和学生个体区域的获取方法为：
3.根据权利要求1所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述根据图像灰度帧与图像灰度帧的前一帧中对应的学生聚集区域的外接矩形内包含的学生聚集区域的边缘之间的差异，获取学生聚集区域的活动变化度，包括的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述根据学生聚集区域的边缘周长和活动边缘变化度，获取学生聚集区域的活动变化度，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，其特征在于，所述确定图像灰度帧内包含的每一个学生聚集区域的运动方向向量，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述的一种用于学生安全行为分析的图像分割方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱宇，金秀华，李发均，
申请(专利权)人：成都博睿数加科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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